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    几分钟内上手 Midscene。有两种开始方式,你可以任选其一先体验:

    • 零代码:安装 Chrome 插件,在任意网页上直接体验 Midscene,无需搭建项目。
    • 编写脚本:使用 JavaScript SDK 构建可复用的自动化。

    两种方式都需要先配置一个多模态模型,我们先把它准备好。

    配置模型

    示例使用阿里云的 Qwen3.x,它易于获取,是一个通用且稳妥的选择:

    export MIDSCENE_MODEL_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    export MIDSCENE_MODEL_API_KEY="your-api-key"
    export MIDSCENE_MODEL_NAME="qwen3.7-plus"
    export MIDSCENE_MODEL_FAMILY="qwen3"

    想用其他模型(Doubao、GLM、Gemini、GPT-5……)?请查看 配置你的模型,其中列出了所有受支持的服务商。

    下面无论选择哪条路径,都会复用这组配置。你可以把它粘贴到插件的设置里,或作为环境变量提供给 SDK。

    零代码体验(Chrome 插件)

    你可以把插件理解为 Midscene 的 Playground。它类似 API Playground,是一个交互式沙盒。你可以在这里尝试自然语言指令、即时预览结果并调试,全程无需编写或运行代码。插件与 @midscene/web SDK 共用同一套核心。在插件中验证通过的能力,写成脚本后表现一致。

    1. 从 Chrome 应用商店安装 Midscene:

    2. 打开 Midscene 面板(可能被折叠在 Chrome 插件图标里)。浏览器右侧会出现一个侧边栏。

    3. 点击设置(齿轮)图标,粘贴你的模型配置。插件接受与上文 配置模型 相同的 export KEY="value" 格式。

    4. 打开任意网页,输入一条操作、数据提取或断言指令,即可看到 Midscene 为你操作页面。

    完整流程与排障请参考 通过 Chrome 插件快速体验

    编写第一个脚本(SDK)

    更喜欢写代码?用 JavaScript SDK 构建可复用的自动化。本示例以浏览器(Playwright)为例。

    第一步:安装依赖

    npm
    yarn
    pnpm
    bun
    deno
    npm install @midscene/web playwright tsx --save-dev

    第二步:设置模型环境变量

    配置模型 中的值设置为环境变量,或写入 .env 文件并通过 dotenv 加载。

    第三步:编写脚本

    将下面的代码保存为 ./demo.ts。它会打开 eBay、搜索耳机、读取结果列表,并对页面状态做断言。所有步骤都用自然语言描述:

    ./demo.ts
    import { chromium } from 'playwright';
    import { PlaywrightAgent } from '@midscene/web/playwright';
    import 'dotenv/config'; // 如存在 .env 文件,则从中加载环境变量
    
    const sleep = (ms) => new Promise((r) => setTimeout(r, ms));
    
    Promise.resolve(
      (async () => {
        const browser = await chromium.launch({ headless: false }); // 👀 实时观察运行过程
        const page = await browser.newPage();
        await page.goto('https://www.ebay.com');
        await sleep(3000);
    
        // 👀 初始化 Midscene agent
        const agent = new PlaywrightAgent(page);
    
        // 👀 用自然语言执行操作
        await agent.aiAct('在搜索框输入 "Headphones",然后回车');
        await agent.aiWaitFor('列表中至少出现一个耳机商品');
    
        // 👀 提取结构化数据
        const items = await agent.aiQuery(
          '{ title: string, price: number }[], 列表中的耳机商品',
        );
        console.log('headphones in stock:', items);
    
        // 👀 用自然语言做断言
        await agent.aiAssert('页面左侧有一个分类筛选栏');
    
        await browser.close();
      })(),
    );

    第四步:运行

    npx tsx demo.ts

    第五步:查看报告

    运行成功后,Midscene 会打印类似下面的日志:

    Midscene - report file updated: ./midscene_run/report/some_id.html

    在浏览器中打开这个 HTML 文件,即可逐步回放每一次操作、查询和断言。报告是大多数开发者用来理解和排查 AI 行为的核心工具。

    后续步骤