Browser Code

本地运行的网页捕获 · 多源研究 · 知识管理智能体

English · 宣传页 · MCP 安装指南

这是什么？

Browser Code 是基于 OpenCode 深度定制的本地知识智能体。它把「看到一个网页/视频 → 读懂 → 存进个人知识库 → 之后随时检索」这条链路完全自动化：

你：帮我研究一下 speculative decoding 最近的进展

Browser Code：
  ├─ ProReader 子代理生成研究计划
  ├─ 12 路 provider 并行搜索（网页/GitHub/Wikipedia/B站/YouTube/小红书/抖音…）
  ├─ 交叉验证 + 置信度标注
  ├─ 生成结构化报告
  └─ 你确认后 → 存入本地知识库（Markdown + SQLite FTS5 索引）

一切都在本地。 你的知识库就是一个 Markdown 文件夹（Obsidian 兼容），SQLite 只是可重建的搜索缓存。

快速开始

npm install -g browser-code
cd 你的项目文件夹
browser-code

首次运行会在当前目录创建 vault/（原始内容）和 kb/（知识图谱）。每个文件夹拥有独立的知识空间。

核心能力

| 能力 | 说明 | |------|------| | 🌐 网页捕获 | 任意网页 → 干净 Markdown + 本地化资源，CDP 兜底救援动态页面 | | 🔍 多源研究 | ProReader 子代理编排 12 个 provider，Plan → Execute → Synthesize | | 📚 LLM Wiki 知识库 | 自动 claim 提取（8 类型 + 置信度）、主题/实体链接、FTS5 全文检索 | | 🎬 视频摘要 | YouTube / B站 / 抖音字幕提取 + AI 摘要 | | 📊 PPT 生成 | 从研究结果直接生成演示文稿 | | 🎓 学术分析 | 内置人类学/地理学/历史学/心理学四位领域专家子代理 |

架构

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                   主 Agent                       │
│        任务路由：Direct 通道 / Research 通道       │
└──────┬──────────────────┬───────────────────────┘
       │                  │
┌──────▼──────┐    ┌──────▼──────────────────────┐
│  ProReader  │    │        执行子代理             │
│  研究专家    │    │  general（体力劳动全工具）      │
│  12 provider│    │  + 4 位学术专家              │
└──────┬──────┘    └─────────────────────────────┘
       │
┌──────▼──────────────────────────────────────────┐
│              知识库管线（harness/）               │
│  enqueue → process-queue → FTS5 index           │
│  vault/（Markdown 源）+ kb/（claims/topics/…）    │
└─────────────────────────────────────────────────┘

双轨子代理体系：专家型（六要素领域模板：领域/方法论/输入/输出/边界/交接）+ 执行型（I/O 标准化）。详见 AGENTS.md。

12 路研究 Provider

llm_wiki_lite（本地KB优先） · websearch · webfetch · github · wikipedia · official_docs · youtube_data_api · bilibili_mcp · douyin_mcp · xiaohongshu_mcp · tiktok_mcp · site_search

部分 provider 需要额外配置（Python 环境 / Cookie），详见 MCP Server 安装指南。

隐私说明

kb/ 和 vault/ 是你本地生成的知识库数据（研究内容、文章、截图）。它们：

• ❌ 不会被提交到 Git 仓库（仓库只含骨架结构）
• ❌ 不会包含在 npm 包中
• ✅ 只存在于你本地，需要备份请自行管理

环境要求

• Node.js >= 18
• Windows x64 / macOS（Apple Silicon 与 Intel）/ Linux x64
• 可选：Bun（本地 KB server）、Python 3.11（B站/小红书 provider）、Chrome（CDP 救援）

Agent 安装

本节写给 agent 看（Claude / Codex / Copilot 等读完后能自动帮用户装好）。命令按平台给出，可直接执行。

1. 一键安装（npm）

npm install -g browser-code

postinstall 会按平台自动下载 opencode 二进制。装完后命令是 browser-code。

2. 系统依赖

下列是 browser-code 运行时依赖的外部工具，需 agent 按用户平台安装：

| 依赖 | 用途 | Windows | macOS | Linux | |------|------|---------|-------|-------| | Node.js >=18 | 运行包装器 | 官网安装 / nvm-windows | brew install node / nvm | apt / brew / nvm | | bun | KB MCP server + harness 脚本 | PowerShell：irm bun.sh/install.ps1 \| iex | curl -fsSL https://bun.sh/install \| bash | 同 macOS | | ffmpeg | 音视频处理（提取音频、转码） | winget install ffmpeg 或官网 | brew install ffmpeg | apt install ffmpeg | | yt-dlp | 视频字幕/下载 | winget install yt-dlp.yt-dlp 或 pip | brew install yt-dlp | pip install yt-dlp | | Python 3.11 | ASR（火山引擎）+ OCR（PaddleOCR） | 官网 / winget install Python.Python.3.11 | brew install [email protected] | apt install python3 python3-pip | | paddleocr (pip) | OCR 图片文字识别 | pip install paddleocr | 同左 | 同左 | | npx | 远程 MCP（chrome-devtools 等） | 随 Node 自带 | 随 Node 自带 | 随 Node 自带 |

注意：Python 在 macOS/Linux 上命令是 python3，Windows 上是 python。browser-code 内部会按平台选择，无需用户手动切换。

3. 可选 MCP 配置（按需）

browser-code.jsonc 中配置的 MCP server，部分需要用户额外配置才能启用：

• bilibili-video-info：需要 Python venv + SESSDATA cookie 环境变量（browser-code.jsonc 中显式声明 SESSDATA）
• bilibili-readonly：仅需 Python venv（browser-code.jsonc 中未声明 SESSDATA，部分只读接口不依赖登录态；若个别接口要求登录，可再补 SESSDATA）
• xhs-local（小红书）：需要 XHS_COOKIE 环境变量
• douyin-cli（抖音）：npm 包不包含 douyin 二进制（为减小包体积）。装完 browser-code 后，若要启用抖音 MCP，需自行从抖音 MCP 项目下载对应平台二进制，放到 tools/mcp/bin/ 目录（Windows 为 douyin.exe），否则该 MCP 无法使用
• chrome-devtools：通过 npx 自动拉取，无需配置
• browsercode-knowledge（本地 KB）：装好 bun 即可，自动启动

环境变量示例（写入用户 .env 或 shell profile）：

SESSDATA=你的B站cookie
XHS_COOKIE=你的小红书cookie
VOLC_ASR_API_KEY=火山引擎ASR的key（可选，用于音频转写）

4. 自带 Skill / Agent 说明

装完后可直接使用的工具和子代理：

• kb_manage：知识库管理（写入 claims/topics/entities、FTS 搜索、图谱查询、过期标记、LLM 合成/推演）
• save_markdown_note：vault 笔记写入（自动去重、slug 命名）
• search_vault：vault 搜索
• proreader：研究专家子代理（12 路 provider：llm_wiki_lite/websearch/webfetch/github/wikipedia/official_docs/youtube/bilibili/douyin/xiaohongshu/tiktok/site_search）
• 4 位学术专家子代理：anthropologist / geographer / historian / psychologist
• ocr_text：PaddleOCR 图片识别
• fetch_transcript / transcribe_audio：视频字幕 / 音频转写
• web_to_markdown：网页转 markdown

5. 首次启动

cd 你的项目文件夹
browser-code

首次运行会在当前目录创建 vault/（原始内容）、kb/（知识图谱）和 index/（FTS 索引）。每个目录是独立的知识空间。

6. 数据目录自定义（可选）

默认数据写入启动目录。想换地方：

# Windows
set BROWSER_CODE_DATA_DIR=D:\my-kb
# macOS/Linux
export BROWSER_CODE_DATA_DIR=/Users/me/my-kb
browser-code

开发

git clone https://github.com/uuuuytgg/browser-code
cd browser-code
pnpm install
bun run opencode/packages/opencode/script/build.ts --single

发布流程：打 tag v* → GitHub Actions 自动构建 4 平台二进制并上传 Release → 用户安装时 postinstall 按平台下载。

许可证

MIT