General Webpage Element Analysis & Selenium Control#

Overview#

This skill analyzes HTML structure of any webpage, identifies interactive elements, and generates Selenium automation control code.

⚠️ Security Warnings#

1. Dependencies Required: Install selenium package and matching WebDriver before running bash

   pip install selenium
   
   

   WebDriver (Edge/Chrome/Firefox) must match your browser version

2. Sensitive Data Risk:

   • Do not access internal network pages with sensitive information
   • Page HTML may contain tokens, CSRF credentials, etc.
   • Delete temporary files after analysis

3. Authorized Pages Only:

   • Only analyze pages you have permission to access
   • Do not automate control of devices you don't own

Workflow#

Step 1: Download Page Source#

bash

python scripts/fetch_page.py <URL> -o <output_file> -w <wait_seconds>

Step 2: LLM Analysis#

Send the downloaded HTML to LLM for element identification and analysis.

Step 3: Generate Control Script#

Write Selenium automation script based on analysis results.

Output Format#

LLM analysis should include:

• Page overview (title, framework)
• Element inventory table (recommended locating method)
• Complete Python code
• Notes & considerations

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通用网页元素分析与Selenium控制#

概述#

这个Skill用于分析任意网页的HTML结构，识别可交互元素，并生成Selenium自动化控制代码。

⚠️ 安全警告#

1. 依赖要求：运行前需安装 selenium 包和对应浏览器的 WebDriver bash

   pip install selenium
   
   

   WebDriver（Edge/Chrome/Firefox）需与浏览器版本匹配

2. 敏感数据风险：

   • 不要访问包含敏感信息的内部网络页面
   • 页面HTML可能包含token、CSRF凭证等敏感数据
   • 分析完成后建议删除临时文件

3. 仅用于授权页面：

   • 仅分析你有权限访问的页面
   • 不要自动化控制你不拥有的设备

工作流程#

步骤1: 下载网页源码#

bash

python scripts/fetch_page.py <URL> -o <输出文件> -w <等待秒数>

步骤2: 大模型分析#

将下载的HTML源码发送给大模型进行元素识别和分析。

步骤3: 生成控制脚本#

根据分析结果编写Selenium自动化脚本。

输出格式要求#

大模型分析后应输出：

• 页面概述（标题、框架）
• 元素清单表格（推荐定位方式）
• 完整Python代码
• 注意事项