AgentChat-OneWeb

AI Fallback Chain — Multi-Provider CDP Bridge

最后更新: 2026-07-17 核心功能: 按优先级链自动降级，确保始终有一个可用的大模型 变更日志: 见 CHANGELOG.md

⚠️ 强制规则 — 调用即执行（首要动作契约）

本 skill 被调用（如 /AgentChat-OneWeb <问题>）时，必须执行 node 命令把用户问题发送到 web AI。禁止只解释用法而不执行，禁止用模型自身知识替代 web AI 的回答。

1. 首要动作契约

读完本 SKILL.md 之后的下一个工具调用必须是：

node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js "<用户prompt>"

中间不允许插入文件浏览、架构分析、"我将会…"式的规划叙述（至多一行说明即将执行的命令）。web AI 返回结果后，才可补充你自己的分析。

2. 执行回执（receipt）— 是否执行以此为准，不以叙述为准

每次真实执行（含失败）都会在 stderr 输出一行机器生成的回执：

[receipt] AGENTCHAT_RUN {"run_id":"ac-xxxxxxxxxxxx","skill":"AgentChat-OneWeb","exit":0,"provider_used":"Gemini",...}

• 最终回答末尾必须原样引用这行 receipt（至少包含 run_id、provider_used、exit）。
• 没有 receipt = 没有执行 = 违规，必须回去执行。
• run_id 为随机生成并同步落盘到 ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/data/receipts.jsonl，用户可用 grep <run_id> 核对——凭空编造无法通过核对。
• 执行失败（exit≠0）同样有 receipt：必须引用失败回执并说明原因（限流/未登录/超时…），在此之后才允许用模型自身能力回答，且必须明确标注"web AI 未参与本次回答"。

3. 违规模式（全部禁止）

• ❌ 读完 SKILL.md 后描述 fallback 链、罗列 CLI 参数、讲解架构——却不跑 node index.js
• ❌ 以"问题太简单/我已经知道答案"为由跳过执行，直接用模型知识回答
• ❌ 回答中没有 [receipt] AGENTCHAT_RUN 行却声称"已通过 web AI 处理"

4. 例外

仅限：--smoke、--doctor，或用户明确要求"只检查环境不发送"。这两种模式不产生 receipt，属预期行为。

📐 输出排版规范 — 最终回答强制格式

约束对象是 Claude Code 撰写的最终落地文本；worker 原始输出、代码块、diff、表格与 receipt 行不受约束。

1. 结论先行：开头第一段为 ≤50 字的核心结论（TL;DR），直接回答用户根本诉求，无客套话、无方法论铺垫。
2. 标题层级：主模块用 ##，子观点用 ###，禁止一级标题 #。维度按逻辑聚类为 3–5 块（如：背景/现状/分析/结论），禁止按检索顺序写流水账。
3. 视觉焦点：数据、时间、专有名词、核心论点用 **加粗** 标出；加粗仅用于焦点引导，每个自然段不超过 2 处。
4. 列表纪律：只允许单层无序列表 *，禁止任何多级嵌套列表（保证终端/聊天框阅读体验）。
5. 文本密度：叙述性自然段 ≤3 句，新逻辑分支必须换行分段；禁止"总而言之""基于以上搜索结果""作为一个人工智能"等无实质信息的过渡句。
6. 信息隔离：引用 web AI 原文片段或外部链接时必须放入 > 引用块并标注来源 provider，与自己的分析严格区分。
7. 豁免条款（优先级高于第 1–6 条）：
   • [receipt] AGENTCHAT_RUN {...} 行（或各步 run_id 清单）必须原样保留在回答末尾的代码块中，禁止改写、加粗、省略——受强制规则 §2 约束。
   • 降级/失败披露（如"N 个角色降级""web AI 未参与本次回答"）属流程透明性要求，不算冗余过渡句，不得删除。
   • 代码块、diff、表格不受段落长度与列表层级限制。

🖼️ 图片生成协议 (Image Generation Protocol)

触发条件

当用户请求涉及以下任一关键词时，触发图片生成协议：

• 生成类: 生成图片、画图、制图、绘制、作图、生成图、create image、generate image、make image
• 图表类: 流程图、架构图、示意图、思维导图、图表、拓扑图、chart、diagram、flowchart、mindmap、Mermaid
• 可视化类: 可视化、visualization、illustration、infographic、DALL·E、Imagen、Midjourney

1. Prompt 自动增强（强制 — 传 --image flag，v14 起由 index.js 内置）

检测到图片生成请求时，必须在命令中加入 --image flag：

node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image "<用户原始prompt>"

index.js 会在进程内把标准增强指令（"请使用你的图片生成模型/工具主动生成…"）追加到 prompt 末尾，并在 telemetry 中记录 image_prompt_enhanced: true。禁止手工改写 prompt 来替代 --image —— 手工追加是纯 prose 约束，属于 receipt 机制要消灭的那类"叙述性合规"；flag 路径是机器可验证的（telemetry 可查）。

如果用户已明确指定 --from=ChatGPT（DALL·E）或 --from=Gemini（Imagen），优先使用该 provider 的生图能力：--image --from=Gemini。

2. 图片自动下载（强制 — index.js 内置）

index.js 在收到 web AI 响应后，自动执行以下步骤：

1. 扫描响应文本中的图片 URL：
   • Markdown 语法：![alt](url)
   • HTML 标签：<img src="url">
   • 直链：以 .png/.jpg/.jpeg/.gif/.webp/.svg 结尾的 URL
2. 将每张图片下载到 当前工作目录（process.cwd()，即用户执行 skill 时所在的目录）
3. 文件名格式：ai-image-{YYYYMMDD-HHmmss}-{pid}-{序号}.{ext}（v14 加入 pid，避免并发 worker 同秒写同名互相覆盖）
4. 下载结果摘要（## 📥 Downloaded Images 段落）：stdout 为 TTY 时（人类直接运行）附加在响应末尾；stdout 为管道时（execute.js / Python SDK / MCP server 消费）摘要只走 stderr，stdout 保持"AI 响应原文"机器契约不被污染，成功/失败计数记入 receipt（images_ok / images_failed）。

v14 硬限制（下载 URL 来自 web AI 响应这一不可信文本，可被 prompt injection 操控）：

• 每次响应最多下载 20 张，超出部分在摘要中明确标记为 skipped
• 单张 30MB 上限；下载阶段总预算 120s；tier-2 页面内 fetch 带 25s AbortSignal（此前无超时——一个挂起的图片端点会让整个进程永不退出）
• 所有 tier 均做 payload 嗅探：HTTP 200 返回的 HTML 错误页判定为下载失败，不再落盘为损坏的 .png
• 拒绝 loopback / link-local / RFC1918 私网地址（如 http://127.0.0.1:9222/... —— 注入的 URL 曾可把 CDP 调试端点数据写进用户目录）；内网/测试环境可用 AGENTCHAT_ALLOW_PRIVATE_IMAGE_HOSTS=1 放行
• 相对 Location: 重定向与 303 已正确跟随；重定向目标同样过 blocked-host 检查

如果响应中无图片 URL，该步骤为零开销 no-op。

3. 下载目录说明

下载目标始终为 用户当前工作目录（shell 的 $PWD），而非 skill 安装目录。例如：

• 用户在 ~/Project/ 下调用 /AgentChat-OneWeb 帮我画流程图 → 图片下载到 ~/Project/
• 用户在 ~/Data_Project/ 下调用 → 图片下载到 ~/Data_Project/

可通过 --no-download-images 标志禁用自动下载。

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Trigger

Use this skill when:

• The user asks to send a prompt to "any available AI"
• Gemini quota is known to be exhausted and a fallback is needed
• The user wants automatic provider failover without manual switching
• Running batch prompts where individual provider reliability matters

Do NOT use for: interactive conversations that need multi-turn context (each provider has independent session state).

When to use THIS skill:

• Multi-provider with automatic fallback. Use for reliability, batch processing, or when you don't care which AI answers.
• For Gemini-specific Max reasoning depth, use --from=Gemini to force Gemini first in the chain.

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Fallback Chain (Priority Order)

Gemini → ChatGPT → Claude → Qwen → Kimi → MiniMax → MiMo → DeepSeek
(Pro Extended)                                                  (last resort)

First available provider wins. Each step falls through ONLY on confirmed unavailability (quota/auth/model-degraded), never on transient network errors.

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Provider Availability Detection

每个 provider 在发送 prompt 前会经过 3 层检查：

Gemini 特殊处理

Gemini 是 chain 中唯一要求 Pro Extended Thinking 的 provider。 模型激活分三层降级：

1. Pro Extended Thinking（需 Gemini Pro 订阅）— 首选
2. Flash 模式（免费 tier 兜底）— Pro Extended 不可用时自动切换
3. 两者都失败 → ERR_MODEL_DEGRADED，降级到 ChatGPT

降级触发条件由各 adapter 的 quotaPatterns 定义（lib/providers/adapters/<name>.js）， 是权威来源。SKILL.md 不再维护第二份副本（过去已出现与代码不一致的漂移）。

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Prerequisites

# 0. ⚠️ CRITICAL: 必须使用系统 Chrome + 含登录态的 profile
#    复制并编辑项目 .env 文件：
#      cp .env.example .env
#    关键配置:
#      CHROMIUM_PATH=/usr/bin/google-chrome-stable  (REQUIRED — 必须设为系统 Chrome，留空会报错退出；拒绝 ms-playwright 路径)
#      CHROME_PROFILE=~/.chrome-debug-profile
#    如果未配置，所有 AI 网站的登录态会丢失！

# 1. Chrome debug 在端口 9222 运行 — v16 起完全自动，零外部脚本依赖
#    index.js 端口不通时自动启动 Chrome（AGENTCHAT_NO_AUTOSTART=1 关闭）：
#      Tier 1: 平台启动脚本（若部署了 scripts/ — 仓库完整 clone 场景）
#      Tier 2: 内嵌启动器 — 直接定位 Chrome 二进制并以加固 flag 集启动。
#              workbuddy 等只拷贝 skills 树的宿主（scripts/ 永远缺失）走此路径。
#    skill-only 部署（workbuddy / ~/.claude/skills/）只需保证:
#      a) .env 放在 skills/ 的上级目录（与 scripts/ 本应在的位置相同），
#         或设 AGENTCHAT_ENV_FILE 指向它 — Node 侧自 v16 起自行安全加载 .env
#      b) .env 里 CHROMIUM_PATH 指向系统 Chrome（Windows 例:
#         C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe；
#         未设时按标准安装路径自动探测，含 Edge 兜底）
#      c) Windows + agent 宿主（skill 装在 ~/.claude/skills/ 等）: skill 进程
#         看不到仓库根的 .env 与 scripts/（lib 的候选路径会解析到
#         ~/.claude/.env）。用两个逃生门环境变量接回来（设为用户级，
#         工具调用子进程自动继承）:
#           setx AGENTCHAT_ENV_FILE    "C:\path\to\AgentChat\.env"
#           setx AGENTCHAT_SCRIPTS_DIR "C:\path\to\AgentChat\scripts"
#         否则 skill 只会按默认值探测 127.0.0.1:9222 + ~/.chrome-debug-profile，
#         与 ps1 按仓库 .env 启动的 Chrome（自定义端口/profile）分裂 —— 端口
#         探测失败后再拉起的同 profile 实例会被 Windows 单例机制吸收秒退。
#         v18 起: 内嵌启动器经 WMI 创建 Chrome（脱离工具调用的 Job Object，
#         不再随 run 结束被连带杀掉）；启动前侦测占用 profile 的存活实例
#         （仅回收 PID 文件记录的受管实例，他人实例快速报错）；拒绝浏览器
#         默认 User Data 目录（Chrome ≥136 在其上静默禁用调试端口）。
#    手动预启动（可选，完整 clone 下更快）：
#    Linux/macOS:
pgrep -f "start-chrome-debug" || bash scripts/start-chrome-debug.sh
#    Windows (PowerShell；首次使用加 -FirstLogin 登录 Gemini):
#      powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start-chrome.ps1
#    WSL2 注意: WSL 内 127.0.0.1 是 VM 而非 Windows 宿主。Chrome 跑在
#    Windows 侧时需设 CDP_HOST=<Windows 宿主 IP>（见 .env.example）。

# 2. CDP 可达
curl -s http://127.0.0.1:9222/json/version | python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin).get('Browser','FAIL'))"

# 3. playwright-core (npm, ~3MB)
(cd ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb && npm install)
#    ⚠️ 本 skill 依赖同级 skills/lib/ 共享库（require('../lib/…')）——
#    安装到 ~/.claude/skills/ 时必须整棵拷贝：AgentChat-OneWeb/ 与 lib/ 并排。
#    只拷 AgentChat-OneWeb/ 会在启动时报出带修复指引的 FATAL（v14 起，不再是裸 MODULE_NOT_FOUND）。

# 4. 至少一个 AI service 已登录 (Chrome profile 中)
#    各 service 登录 URL:
#    Gemini:  https://gemini.google.com/u/0/app
#    ChatGPT: https://chatgpt.com/
#    Claude:  https://claude.ai/
#    Qwen:    https://www.qianwen.com/?source=tongyigw
#    Kimi:    https://kimi.moonshot.cn/
#    MiniMax: https://agent.minimaxi.com/

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Invocation

# 基本用法 — 自动遍历 fallback chain（默认保留浏览器标签）
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js "Your prompt"

# 执行完毕后自动清理浏览器标签
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --close "Your prompt"

# 指定超时 (ms)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --timeout=600000 "Long prompt..."

# 从 stdin 读取
echo "Prompt from pipe" | node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js

# 环境检查 (不发送 prompt)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --smoke

# CDP 连通性检查
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --doctor

# 强制指定起始 provider (跳过前面的)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --from=ChatGPT "prompt"

CLI Flags

未识别的 --flag 会打 WARN 日志后忽略（v14 起；此前静默丢弃，是 --locale 空转数月、--keep-tabs 曾被拼进 prompt 这一类 bug 的根源）。--from= / --only= 空值会以 exit 64 硬失败。--only/--single 下 provider 名必须精确匹配 key 或显示名（子串匹配仅在级联路径作为人类便利保留）。

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Output & Telemetry

• stdout: 成功时输出 AI 响应原文
• stderr: 诊断日志，[fallback] 前缀
• telemetry: 写入 ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/data/fallback-telemetry.jsonl

{
  "timestamp": "2026-07-01T...",
  "provider_used": "ChatGPT",
  "providers_tried": ["Gemini"],
  "fallback_reasons": {"Gemini": "ERR_RATE_LIMITED"},
  "prompt_length_chars": 1500,
  "response_length_chars": 3200,
  "total_ms": 45000,
  "exit_code": 0
}

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Exit Codes

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Architecture

index.js
├── main()                    — CLI 入口，解析参数
├── tryAllProviders()         — 按链遍历 provider，返回第一个成功
├── RUNNERS (factory-built)   — 8 provider runners via createProviderRunner()
│   ├── gemini                — config: lib/providers/adapters/gemini.js
│   ├── chatgpt               — config: lib/providers/adapters/chatgpt.js
│   ├── claude                — config: lib/providers/adapters/claude.js
│   ├── qwen                  — config: lib/providers/adapters/qwen.js
│   ├── kimi                  — config: lib/providers/adapters/kimi.js
│   ├── minimax               — config: lib/providers/adapters/minimax.js
│   ├── mimo                  — config: lib/providers/adapters/mimo.js
│   └── deepseek              — config: lib/providers/adapters/deepseek.js
├── helpers/
│   ├── isProviderTabOpen()   — tab dedup (shared with smokeTest)
│   ├── log() / startTimer()  — 终端输出 (lib/terminal.js)
│   └── connectWithRetry()    — CDP 连接 + 重试 (lib/cdp.js)
└── constants/
    └── PROVIDER_CHAIN        — 优先级顺序 + URL

核心设计决策

1. One page per invocation — 每次调用创建独立 tab，默认保留浏览器不关闭（--close 可启用自动清理）。
2. New tab per provider — 每个 provider 尝试使用独立 tab（通过 context.newPage()）。 失败后关闭当前 tab，为下一个 provider 创建新 tab。
3. Quota detection via DOM — 不依赖 HTTP 状态码，而是检查页面 DOM 内容判断是否被限流。
4. No cross-provider context — 不对不同 provider 之间传递上下文。每次都是独立的 prompt。
5. Pro Extended mandatory for Gemini — Gemini 必须激活 Pro Extended 才使用，否则直接降级。

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Provider-Specific Implementation Notes

每个 provider 的特殊行为定义在 lib/providers/adapters/<name>.js 中（配置驱动，非硬编码），SKILL.md 仅保留关键差异供 AI 调用参考：

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Adding a New Provider

1. 创建 lib/providers/adapters/<name>.js 导出 config 对象（参考现有 adapter）
2. 在 PROVIDER_CHAIN 数组中添加 entry
3. 在 PROVIDER_KEYS 数组中添加 key（自动注册到 RUNNERS）
4. Config 的关键字段: url, authDomains, editorSelectors, sendSelectors/sendFallback, responseSelectors
5. 函数返回 {success: true, response: string} 或 {success: false, reason: string}
   • reason 必须是: "quota" | "auth" | "error" | "timeout"

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Code Location

• index.js — CLI 入口 + fallback 编排器
• lib/providerFactory.js — 10-step config-driven pipeline (所有 8 个 provider 共享)
• lib/providers/adapters/<name>.js — 各 provider 差异配置
• lib/providers/chain.js — 优先级顺序 (与 IndependentTasks 共享的单一真相源)
• SKILL.md — AI-facing operational guide
• package.json — npm metadata (playwright-core)