Outcrawl(outcrawlai,GitHub) · Outcrawl
Scout: the open-source browser agent
Scout: the open-source browser agent是Outcrawl(outcrawlai,GitHub)的免费开源项目(en)。前置条件:需要会用 TypeScript/Node.js 写脚本、了解 npm 安装与命令行环境变量设置;知道 LLM 的 chat completions API 与基本提示概念。
能安装 Scout,接入任意兼容 chat completions 的模型,用它驱动真实浏览器完成调研、填表、比价、登录等任务并取回结构化结果。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 开源项目
- 语言
- en
- 规模
- 10 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
读代码和文档无需账号;跑通任务需要模型 API 密钥,使用官方云端浏览器还需 Outcrawl 密钥。
- 练习与作业
- 兼容 chat completions API 的模型服务与 API Key(hands 必需,brain/eyes/extract 可选)Outcrawl API Key,用于其云端浏览器(每月 1,000 免费额度,超出付费)
- 补充内容
- 云端浏览器会话超出免费额度后按会话计费
- 内容提示
- 原站推广:README 正文多处推荐 Outcrawl 自家云端浏览器(“Scout runs best on Outcrawl's cloud”),并引导到 outcrawl.ai 获取密钥与购买浏览器会话。
选择学习环境
按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。
本机动手
先跑通官方 Quickstart 的 Hacker News 示例,再逐步替换为本地浏览器和自定义任务。
Node 22 或更高版本;一个兼容 chat completions API 的模型服务与 API Key;若使用官方云端浏览器需 Outcrawl API Key(每月 1,000 免费额度,超出按会话计费);若本地运行需安装 playwright-core 与 Chromium。
准备工具和账号
标“选用”的可以跳过。
- Node.js 22+运行 TypeScript 示例脚本
- npx tsx直接运行 task.ts
- playwright-core + Chromium选用在本地浏览器上运行 Scout
- 兼容 chat completions 的模型服务提供 hands 等模型作业
- 本地运行需 npm 安装 playwright-core 与 Chromium用于练习与作业
让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证请帮我把「Scout: the open-source browser agent」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。 开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。 课程入口:https://github.com/outcrawlai/scout 我的系统:Linux。如果实际不符,先调整方案。 本次路线:Linux:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。 练习:先在本地 Chromium 上跑通示例,再尝试配置 brain/eyes/extract 多模型分工,并用 JSON Schema 约束一个比价或填表任务的输出。 课节(官方顺序): 1. Quickstart(安装与三步起步):https://github.com/outcrawlai/scout 2. What you can ask it to do(示例与 JSON Schema 输出):https://github.com/outcrawlai/scout 3. Bring your own models(hands/brain/eyes/extract 配置):https://github.com/outcrawlai/scout 4. Other browsers(本地 Chrome/Chromium 运行):https://github.com/outcrawlai/scout 5. research.ts 示例:https://github.com/outcrawlai/scout/blob/main/packages/scout/examples/research.ts 6. form-fill.ts 示例:https://github.com/outcrawlai/scout/blob/main/packages/scout/examples/form-fill.ts 7. compare.ts 示例:https://github.com/outcrawlai/scout/blob/main/packages/scout/examples/compare.ts 8. login.ts 示例:https://github.com/outcrawlai/scout/blob/main/packages/scout/examples/login.ts 9. outcrawl.ts 示例:https://github.com/outcrawlai/scout/blob/main/packages/scout/examples/outcrawl.ts 10. package reference:https://github.com/outcrawlai/scout/blob/main/packages/scout/README.md 1. 环境 - Node.js 22+ - npm - npm 包 @outcrawl/scout - 可选:playwright-core 与 Chromium - 兼容 chat completions API 的模型服务与密钥 - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。 2. 材料 - 官方课程页面:只记录链接 https://github.com/outcrawlai/scout 3. 目录(最外层放在我确认的位置) outcrawl-scout-browser-agent/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ ├── 01-01-quickstart/ ├── 02-02-what-you-can-ask-it/ ├── 03-03-bring-your-own-models-hands/ ├── 04-04-other-browsers-chrome-chromium/ ├── 05-05-research-ts/ ├── 06-06-form-fill-ts/ ├── 07-07-compare-ts/ ├── 08-08-login-ts/ ├── 09-09-outcrawl-ts/ └── 10-10-package-reference/ - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。 - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。 4. 自检 - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”: - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。 - node -v → 输出 v22 或更高版本 - npx tsx task.ts → 终端打印出任务结果数据(云端运行还会打印 replayUrl) - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。 - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。 - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。 5. 学习计划 - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。 - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。 6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。 如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。搭好后的课程目录
outcrawl-scout-browser-agent/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ ├── 01-01-quickstart/ ├── 02-02-what-you-can-ask-it/ ├── 03-03-bring-your-own-models-hands/ ├── 04-04-other-browsers-chrome-chromium/ ├── 05-05-research-ts/ ├── 06-06-form-fill-ts/ ├── 07-07-compare-ts/ ├── 08-08-login-ts/ ├── 09-09-outcrawl-ts/ └── 10-10-package-reference/
常见问题
免费吗?
免费:仓库为 Apache-2.0 开源项目,README 与示例代码在页面上可直接读到,无付费墙;仅其推荐的云端浏览器会话需付费。实践可能产生费用:正文写明云端浏览器按普通 Outcrawl 会话计费(每月有 1,000 免费额度),模型调用需自行付费的 API;本地 Playwright 方式不产生这些费用。
需要什么基础?
需要会用 TypeScript/Node.js 写脚本、了解 npm 安装与命令行环境变量设置;知道 LLM 的 chat completions API 与基本提示概念。软件、账号与硬件:Node 22 或更高版本;一个兼容 chat completions API 的模型服务与 API Key;若使用官方云端浏览器需 Outcrawl API Key(每月 1,000 免费额度,超出按会话计费);若本地运行需安装 playwright-core 与 Chromium。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://github.com/outcrawlai/scout。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:兼容 chat completions API 的模型服务与 API Key(hands 必需,brain/eyes/extract 可选)、Outcrawl API Key,用于其云端浏览器(每月 1,000 免费额度,超出付费);补充内容需要自备:云端浏览器会话超出免费额度后按会话计费。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-22
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- Apache-2.0:代码可自由使用和修改,需保留版权声明。原站说明
- 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。