[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-google-gemini--computer-use-preview":3,"tool-google-gemini--computer-use-preview":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":68,"owner_location":68,"owner_email":68,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":87,"forks":88,"last_commit_at":89,"license":90,"difficulty_score":23,"env_os":91,"env_gpu":92,"env_ram":93,"env_deps":94,"category_tags":100,"github_topics":68,"view_count":23,"oss_zip_url":68,"oss_zip_packed_at":68,"status":16,"created_at":101,"updated_at":102,"faqs":103,"releases":114},2220,"google-gemini\u002Fcomputer-use-preview","computer-use-preview",null,"computer-use-preview 是谷歌推出的一款开源智能体工具，旨在让 AI 模型像人类一样直接操作电脑浏览器。它通过自然语言指令驱动 AI 自主完成网页浏览、信息检索及表单填写等复杂任务，例如“打开谷歌搜索最新 AI 新闻”或“在搜索框输入特定内容”，从而将抽象的文本指令转化为具体的图形界面操作。\n\n该工具主要解决了传统 AI 仅能生成文本而无法与实际软件环境交互的局限，实现了从“对话助手”到“执行助手”的跨越。它特别适合开发者、AI 研究人员以及希望探索自动化工作流的技术爱好者使用。用户只需配置简单的 Python 环境和 API 密钥，即可快速部署并测试基于大模型的自动化场景。\n\n其技术亮点在于深度集成了 Playwright 浏览器自动化框架，支持本地 Chrome 或云端 Browserbase 两种运行模式，确保操作灵活且稳定。同时，它原生适配谷歌最新的 Gemini 系列模型（包括专用的 computer-use-preview 版本），能够精准理解屏幕视觉信息并规划多步操作策略。作为预览版项目，computer-use-preview 为构建下一代通用计算机操","computer-use-preview 是谷歌推出的一款开源智能体工具，旨在让 AI 模型像人类一样直接操作电脑浏览器。它通过自然语言指令驱动 AI 自主完成网页浏览、信息检索及表单填写等复杂任务，例如“打开谷歌搜索最新 AI 新闻”或“在搜索框输入特定内容”，从而将抽象的文本指令转化为具体的图形界面操作。\n\n该工具主要解决了传统 AI 仅能生成文本而无法与实际软件环境交互的局限，实现了从“对话助手”到“执行助手”的跨越。它特别适合开发者、AI 研究人员以及希望探索自动化工作流的技术爱好者使用。用户只需配置简单的 Python 环境和 API 密钥，即可快速部署并测试基于大模型的自动化场景。\n\n其技术亮点在于深度集成了 Playwright 浏览器自动化框架，支持本地 Chrome 或云端 Browserbase 两种运行模式，确保操作灵活且稳定。同时，它原生适配谷歌最新的 Gemini 系列模型（包括专用的 computer-use-preview 版本），能够精准理解屏幕视觉信息并规划多步操作策略。作为预览版项目，computer-use-preview 为构建下一代通用计算机操作智能体提供了坚实的基础设施与参考实现。","# Computer Use Preview\n\n## Quick Start\n\nThis section will guide you through setting up and running the Computer Use Preview model, either the Gemini Developer API or Vertex AI. Follow these steps to get started.\n\n### 1. Installation\n\n**Clone the Repository**\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fcomputer-use-preview.git\ncd computer-use-preview\n```\n\n**Set up Python Virtual Environment and Install Dependencies**\n\n```bash\npython3 -m venv .venv\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\npip install -r requirements.txt\n```\n\n**Install Playwright and Browser Dependencies**\n\n```bash\n# Install system dependencies required by Playwright for Chrome\nplaywright install-deps chrome\n\n# Install the Chrome browser for Playwright\nplaywright install chrome\n```\n\n### 2. Configuration\nYou can get started using either the Gemini Developer API or Vertex AI.\n\n#### A. If using the Gemini Developer API:\n\nYou need a Gemini API key to use the agent:\n\n```bash\nexport GEMINI_API_KEY=\"YOUR_GEMINI_API_KEY\"\n```\n\nOr to add this to your virtual environment:\n\n```bash\necho 'export GEMINI_API_KEY=\"YOUR_GEMINI_API_KEY\"' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\n# After editing, you'll need to deactivate and reactivate your virtual\n# environment if it's already active:\ndeactivate\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\nReplace `YOUR_GEMINI_API_KEY` with your actual key.\n\n#### B. If using the Vertex AI Client:\n\nYou need to explicitly use Vertex AI, then provide project and location to use the agent:\n\n```bash\nexport USE_VERTEXAI=true\nexport VERTEXAI_PROJECT=\"YOUR_PROJECT_ID\"\nexport VERTEXAI_LOCATION=\"YOUR_LOCATION\"\n```\n\nOr to add this to your virtual environment:\n\n```bash\necho 'export USE_VERTEXAI=true' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\necho 'export VERTEXAI_PROJECT=\"your-project-id\"' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\necho 'export VERTEXAI_LOCATION=\"your-location\"' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\n# After editing, you'll need to deactivate and reactivate your virtual\n# environment if it's already active:\ndeactivate\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\nReplace `YOUR_PROJECT_ID` and `YOUR_LOCATION` with your actual project and location.\n\n### 3. Running the Tool\n\nThe primary way to use the tool is via the `main.py` script.\n\n**General Command Structure:**\n\n```bash\npython main.py --query \"Go to Google and type 'Hello World' into the search bar\"\n```\n\n**Available Environments:**\n\nYou can specify a particular environment with the ```--env \u003Cenvironment>``` flag.  Available options:\n\n- `playwright`: Runs the browser locally using Playwright.\n- `browserbase`: Connects to a Browserbase instance.\n\n**Local Playwright**\n\nRuns the agent using a Chrome browser instance controlled locally by Playwright.\n\n```bash\npython main.py --query=\"Go to Google and type 'Hello World' into the search bar\" --env=\"playwright\"\n```\n\nYou can also specify an initial URL for the Playwright environment:\n\n```bash\npython main.py --query=\"Go to Google and type 'Hello World' into the search bar\" --env=\"playwright\" --initial_url=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fsearch?q=latest+AI+news\"\n```\n\n**Browserbase**\n\nRuns the agent using Browserbase as the browser backend. Ensure the proper Browserbase environment variables are set:`BROWSERBASE_API_KEY` and `BROWSERBASE_PROJECT_ID`.\n\n```bash\npython main.py --query=\"Go to Google and type 'Hello World' into the search bar\" --env=\"browserbase\"\n```\n\n**Available Models:**\n\nYou can choose the model to use by specifying the ```--model \u003Cmodel name>``` flag. Available options on Gemini Developer API and Vertex AI Client:\n\n- `gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025`: This is the default model.\n\nAvailable options on Gemini Developer API only:\n\n- `gemini-3-flash-preview`: The preview version of Gemini 3 Flash.\n- `gemini-3-pro-preview`: The preview version of Gemini 3 Pro.\n\n## Agent CLI\n\nThe `main.py` script is the command-line interface (CLI) for running the browser agent.\n\n### Command-Line Arguments\n\n| Argument | Description | Required | Default | Supported Environment(s) |\n|-|-|-|-|-|\n| `--query` | The natural language query for the browser agent to execute. | Yes | N\u002FA | All |\n| `--env` | The computer use environment to use. Must be one of the following: `playwright`, or `browserbase` | No | N\u002FA | All |\n| `--initial_url` | The initial URL to load when the browser starts. | No | https:\u002F\u002Fwww.google.com | All |\n| `--highlight_mouse` | If specified, the agent will attempt to highlight the mouse cursor's position in the screenshots. This is useful for visual debugging. | No | False (not highlighted) | `playwright` |\n| `--model` | The model to use. See the \"Available Models\" section for more information. | No | `gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025` | All |\n\n### Environment Variables\n\n| Variable | Description | Required |\n|-|-|-|\n| GEMINI_API_KEY | Your API key for the Gemini model. | Yes |\n| BROWSERBASE_API_KEY | Your API key for Browserbase. | Yes (when using the browserbase environment) |\n| BROWSERBASE_PROJECT_ID | Your Project ID for Browserbase. | Yes (when using the browserbase environment) |\n\n## Known Issues\n\n### Playwright Dropdown Menu\n\nOn certain operating systems, the Playwright browser is unable to capture `\u003Cselect>` elements because they are rendered by the operating system. As a result, the agent is unable to send the correct screenshot to the model.\n\nThere are several ways to mitigate this.\n\n1. Use the Browserbase option instead of Playwright.\n2. Inject a script like [proxy-select](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Famitamb\u002Fproxy-select) to render a custom `\u003Cselect>` element. You must inject `proxy-select.css` and `proxy-select.js` into each page that has a non-custom `\u003Cselect>` element. You can do this in the [`Playwright.__enter__`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fcomputer-use-preview\u002Fblob\u002Fmain\u002Fcomputers\u002Fplaywright\u002Fplaywright.py#L100) method by adding a few lines of code, like the following (replacing `PROXY_SELECT_JS` and `PROXY_SELECT_CSS` with the appropriate variables):\n\n```python\nself._page.add_init_script(PROXY_SELECT_JS)\ndef inject_style(page):\n    try:\n        page.add_style_tag(content=PROXY_SELECT_CSS)\n    except Exception as e:\n        print(f\"Error injecting style: {e}\")\n\nself._page.on('domcontentloaded', inject_style)\n```\n\nNote, option 2 does not work 100% of the time, but is a temporary workaround for certain websites. The better option is to use Browserbase.\n","# 计算机使用预览\n\n## 快速入门\n\n本节将指导您设置并运行计算机使用预览模型，可以是 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI。请按照以下步骤开始。\n\n### 1. 安装\n\n**克隆仓库**\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fcomputer-use-preview.git\ncd computer-use-preview\n```\n\n**设置 Python 虚拟环境并安装依赖**\n\n```bash\npython3 -m venv .venv\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\npip install -r requirements.txt\n```\n\n**安装 Playwright 和浏览器依赖**\n\n```bash\n# 安装 Playwright 对于 Chrome 所需的系统依赖\nplaywright install-deps chrome\n\n# 安装 Playwright 的 Chrome 浏览器\nplaywright install chrome\n```\n\n### 2. 配置\n您可以选择使用 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI 来开始。\n\n#### A. 如果使用 Gemini 开发者 API：\n\n您需要一个 Gemini API 密钥才能使用该代理：\n\n```bash\nexport GEMINI_API_KEY=\"YOUR_GEMINI_API_KEY\"\n```\n\n或者将其添加到您的虚拟环境中：\n\n```bash\necho 'export GEMINI_API_KEY=\"YOUR_GEMINI_API_KEY\"' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\n# 编辑后，如果虚拟环境已激活，需要先停用再重新激活：\ndeactivate\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\n将 `YOUR_GEMINI_API_KEY` 替换为您的实际密钥。\n\n#### B. 如果使用 Vertex AI 客户端：\n\n您需要明确启用 Vertex AI，并提供项目和位置信息才能使用该代理：\n\n```bash\nexport USE_VERTEXAI=true\nexport VERTEXAI_PROJECT=\"YOUR_PROJECT_ID\"\nexport VERTEXAI_LOCATION=\"YOUR_LOCATION\"\n```\n\n或者将其添加到您的虚拟环境中：\n\n```bash\necho 'export USE_VERTEXAI=true' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\necho 'export VERTEXAI_PROJECT=\"your-project-id\"' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\necho 'export VERTEXAI_LOCATION=\"your-location\"' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\n# 编辑后，如果虚拟环境已激活，需要先停用再重新激活：\ndeactivate\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\n将 `YOUR_PROJECT_ID` 和 `YOUR_LOCATION` 替换为您的实际项目和位置。\n\n### 3. 运行工具\n\n使用该工具的主要方式是通过 `main.py` 脚本。\n\n**通用命令结构：**\n\n```bash\npython main.py --query \"前往 Google，在搜索栏中输入 'Hello World'\"\n```\n\n**可用环境：**\n\n您可以通过 `--env \u003Cenvironment>` 标志指定特定环境。可选值如下：\n\n- `playwright`: 使用 Playwright 在本地运行浏览器。\n- `browserbase`: 连接到 Browserbase 实例。\n\n**本地 Playwright**\n\n使用 Playwright 控制的本地 Chrome 浏览器实例运行代理。\n\n```bash\npython main.py --query=\"前往 Google，在搜索栏中输入 'Hello World'\" --env=\"playwright\"\n```\n\n您还可以为 Playwright 环境指定初始 URL：\n\n```bash\npython main.py --query=\"前往 Google，在搜索栏中输入 'Hello World'\" --env=\"playwright\" --initial_url=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fsearch?q=latest+AI+news\"\n```\n\n**Browserbase**\n\n使用 Browserbase 作为浏览器后端运行代理。请确保已正确设置 Browserbase 的环境变量：`BROWSERBASE_API_KEY` 和 `BROWSERBASE_PROJECT_ID`。\n\n```bash\npython main.py --query=\"前往 Google，在搜索栏中输入 'Hello World'\" --env=\"browserbase\"\n```\n\n**可用模型：**\n\n您可以通过指定 `--model \u003Cmodel name>` 标志来选择要使用的模型。Gemini 开发者 API 和 Vertex AI 客户端支持的选项如下：\n\n- `gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025`：这是默认模型。\n\n仅 Gemini 开发者 API 支持的选项：\n\n- `gemini-3-flash-preview`：Gemini 3 Flash 的预览版。\n- `gemini-3-pro-preview`：Gemini 3 Pro 的预览版。\n\n## 代理 CLI\n\n`main.py` 脚本是用于运行浏览器代理的命令行界面 (CLI)。\n\n### 命令行参数\n\n| 参数 | 描述 | 是否必填 | 默认值 | 支持的环境 |\n|-|-|-|-|-|\n| `--query` | 浏览器代理要执行的自然语言查询。 | 是 | 无 | 全部 |\n| `--env` | 要使用的计算机使用环境。必须是以下之一：`playwright` 或 `browserbase` | 否 | 无 | 全部 |\n| `--initial_url` | 浏览器启动时要加载的初始 URL。 | 否 | https:\u002F\u002Fwww.google.com | 全部 |\n| `--highlight_mouse` | 如果指定，代理会尝试在截图中高亮显示鼠标光标的位置。这有助于可视化调试。 | 否 | 假（不高亮） | `playwright` |\n| `--model` | 要使用的模型。更多信息请参阅“可用模型”部分。 | 否 | `gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025` | 全部 |\n\n### 环境变量\n\n| 变量 | 描述 | 是否必填 |\n|-|-|-|\n| GEMINI_API_KEY | 您用于 Gemini 模型的 API 密钥。 | 是 |\n| BROWSERBASE_API_KEY | 您用于 Browserbase 的 API 密钥。 | 是（使用 browserbase 环境时） |\n| BROWSERBASE_PROJECT_ID | 您用于 Browserbase 的项目 ID。 | 是（使用 browserbase 环境时） |\n\n## 已知问题\n\n### Playwright 下拉菜单\n\n在某些操作系统上，Playwright 浏览器无法捕获 `\u003Cselect>` 元素，因为它们是由操作系统渲染的。因此，代理无法将正确的截图发送给模型。\n\n有几种方法可以缓解这个问题：\n\n1. 使用 Browserbase 选项代替 Playwright。\n2. 注入类似 [proxy-select](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Famitamb\u002Fproxy-select) 的脚本，以渲染自定义的 `\u003Cselect>` 元素。您必须将 `proxy-select.css` 和 `proxy-select.js` 注入到每个包含非自定义 `\u003Cselect>` 元素的页面中。您可以在 [`Playwright.__enter__`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fcomputer-use-preview\u002Fblob\u002Fmain\u002Fcomputers\u002Fplaywright\u002Fplaywright.py#L100) 方法中添加几行代码来实现这一点，例如：\n\n```python\nself._page.add_init_script(PROXY_SELECT_JS)\ndef inject_style(page):\n    try:\n        page.add_style_tag(content=PROXY_SELECT_CSS)\n    except Exception as e:\n        print(f\"注入样式时出错：{e}\")\n\nself._page.on('domcontentloaded', inject_style)\n```\n\n请注意，方法 2 并非总是有效，但它可以作为某些网站的临时解决方案。更好的选择是使用 Browserbase。","# Computer Use Preview 快速上手指南\n\n本指南将帮助中国开发者快速配置并运行 Google 的 Computer Use Preview 模型，支持通过 Gemini Developer API 或 Vertex AI 驱动浏览器代理执行自然语言指令。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)\n*   **Python 版本**：Python 3.8 或更高版本\n*   **Git**：已安装并配置好\n*   **网络环境**：由于依赖 Google 服务及 Playwright 下载，建议确保网络通畅，或在配置中使用国内镜像源（如针对 `pip` 使用清华\u002F阿里源）。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目与配置虚拟环境\n\n首先克隆仓库并创建独立的 Python 虚拟环境：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fcomputer-use-preview.git\ncd computer-use-preview\n\n# 创建虚拟环境\npython3 -m venv .venv\n\n# 激活虚拟环境\n# Linux\u002FmacOS:\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\n# Windows (PowerShell):\n.\\.venv\\Scripts\\Activate.ps1\n```\n\n### 2. 安装依赖\n\n安装 Python 依赖包（推荐使用国内镜像加速）：\n\n```bash\n# 使用清华源加速安装\npip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n安装 Playwright 及其所需的浏览器内核（Chrome）：\n\n```bash\n# 安装 Playwright 系统依赖 (仅限 Linux，Windows\u002FmacOS 通常无需此步或自动处理)\nplaywright install-deps chrome\n\n# 安装 Chrome 浏览器供 Playwright 使用\nplaywright install chrome\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 配置 API 密钥\n\n您需要配置 Google Gemini API 密钥才能运行代理。\n\n**临时配置（当前终端会话有效）：**\n\n```bash\nexport GEMINI_API_KEY=\"YOUR_GEMINI_API_KEY\"\n```\n\n**永久配置（写入虚拟环境激活脚本）：**\n\n```bash\necho 'export GEMINI_API_KEY=\"YOUR_GEMINI_API_KEY\"' >> .venv\u002Fbin\u002Factivate\n# 重新激活环境以生效\ndeactivate\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\n> **注意**：请将 `YOUR_GEMINI_API_KEY` 替换为您实际的 API 密钥。如果您使用的是 Vertex AI，请参考原文档配置 `USE_VERTEXAI`, `VERTEXAI_PROJECT` 和 `VERTEXAI_LOCATION` 环境变量。\n\n### 2. 运行示例\n\n使用 `main.py` 脚本即可启动浏览器代理。以下是最简单的本地运行示例，它将打开 Chrome 浏览器并在 Google 搜索框中输入内容：\n\n```bash\npython main.py --query \"Go to Google and type 'Hello World' into the search bar\" --env=\"playwright\"\n```\n\n**常用参数说明：**\n\n*   `--query`: （必填）自然语言指令，描述您希望浏览器执行的操作。\n*   `--env`: 运行环境，默认可选 `playwright` (本地浏览器) 或 `browserbase` (云端浏览器)。\n*   `--initial_url`: 指定浏览器启动时的初始网址。\n*   `--model`: 指定使用的模型，默认为 `gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025`。\n\n**带初始网址的示例：**\n\n```bash\npython main.py --query=\"Search for latest AI news\" --env=\"playwright\" --initial_url=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\"\n```","某电商运营专员每天需从数十个竞品网站手动收集最新促销价格和库存状态，并整理成报表。\n\n### 没有 computer-use-preview 时\n- 员工必须逐个打开浏览器标签页，肉眼查找价格变动，耗时且容易因疲劳看错数据。\n- 遇到需要登录或弹出验证码的网站时，传统爬虫脚本直接失效，必须人工介入处理。\n- 不同网站的页面结构差异巨大，编写和维护针对性的抓取脚本成本极高，几乎无法规模化。\n- 数据收集过程断断续续，无法实现全天候实时监控，往往错过最佳调价时机。\n\n### 使用 computer-use-preview 后\n- 只需输入“访问这 20 个网址，记录每件商品的价格和库存”的自然语言指令，computer-use-preview 即可自主控制浏览器完成全流程操作。\n- 基于多模态视觉能力，computer-use-preview 能像人类一样识别并处理登录弹窗、验证码及动态加载内容，无需额外代码适配。\n- 它直接模拟真实用户行为（点击、滚动、输入），完全绕过反爬机制，适应任何网页布局变化，实现零代码维护。\n- 可部署在云端环境 7x24 小时不间断运行，实时产出结构化数据表格，让运营团队能即时响应市场波动。\n\ncomputer-use-preview 将繁琐的“人肉”网页操作转化为简单的自然语言指令，实现了真正的端到端自动化数据采集。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgoogle-gemini_computer-use-preview_eee23c4d.png","google-gemini","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fgoogle-gemini_49f2a16f.jpg","Get started building with the Gemini API","googleaidevs","https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini",[83],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",100,2889,370,"2026-04-04T19:42:24","Apache-2.0","Linux, macOS, Windows","未说明 (基于云端 API 调用，本地无需 GPU)","未说明",{"notes":95,"python":96,"dependencies":97},"1. 该工具主要依赖云端模型（Gemini Developer API 或 Vertex AI），本地运行不需要高性能 GPU。\n2. 必须安装 Playwright 及其浏览器依赖（特别是 Chrome）。\n3. 需要配置环境变量：使用 Gemini API 需 GEMINI_API_KEY；使用 Browserbase 需 BROWSERBASE_API_KEY 和 BROWSERBASE_PROJECT_ID。\n4. 已知问题：在某些操作系统上，Playwright 无法正确捕获原生下拉菜单（\u003Cselect>元素），建议使用 Browserbase 环境或通过注入脚本进行变通处理。","3.x (通过 python3 命令创建虚拟环境)",[98,99],"playwright","requirements.txt 中定义的依赖",[26,15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:17:56.209421",[104,109],{"id":105,"question_zh":106,"answer_zh":107,"source_url":108},10214,"如何使用该模型控制 Windows 桌面（例如自动安装软件）？","目前官方示例主要侧重于浏览器操作，若需直接控制 Windows 桌面（如执行 .exe 安装程序），社区用户已开发了专用工具。您可以使用名为 'gemini-pc-use' 的 Python 工具来实现此功能，该项目专门用于结合 Gemini Computer Use 控制桌面环境。此外，对于软件安装类任务，也可以考虑直接下载压缩包并通过命令行进行操作，这通常更为便捷。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fcomputer-use-preview\u002Fissues\u002F72",{"id":110,"question_zh":111,"answer_zh":112,"source_url":113},10215,"如果将 Worker 部署为 Cloud Run 服务，如何防止实例因空闲而停止运行？","可以通过配置保活（keepalive）机制来解决。具体步骤如下：\n1. 部署时设置环境变量 `KEEPALIVE_TARGET_URL`，其值为您的 Cloud Run 服务 URL（需包含 `https:\u002F\u002F` 前缀）。\n2. 通过调用 `URL\u002Fkeepalive` 端点来触发保活流，从而保持实例运行。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fcomputer-use-preview\u002Fissues\u002F1",[115],{"id":116,"version":117,"summary_zh":68,"released_at":68},107457,"0.0.1"]