Visuelle Bugs rutschen an Tests vorbei, weil technisch nichts fehlschlägt; die Seite sieht einfach falsch aus. Dieser Analyzer rendert jede URL und prüft sie so, wie ein Mensch es täte.
sonnet3 TageURLboxOpenAI VisionSlackS3
Claude
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Warum dieser Subagent
Visuelle Bugs rutschen an Tests vorbei, weil technisch nichts fehlschlägt; die Seite sieht einfach falsch aus. Dieser Analyzer rendert jede URL und prüft sie so, wie ein Mensch es täte.
Er erstellt über URLbox einen Ganzseiten-Screenshot, übergibt ihn mit Ihrer Audit-Checkliste an ein Vision-Modell und markiert Überlauf, kaputte Bilder und schwachen Kontrast samt Stelle auf der Seite. Sie bekommen eine strukturierte Liste an Funden plus den Screenshot, praktisch für QA-Durchläufe oder die Beobachtung einer Live-Seite über die Zeit.
So läuft er
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Schickt das Bild mit der Audit-Checkliste an ein Vision-Modell, für Layout, Text und kaputte Elemente.
pending
Markiert Probleme wie Überlauf, fehlende Bilder oder Kontrastmängel samt ihrer Position auf der Seite.
pending
Speichert den Screenshot, gibt eine strukturierte Liste an Funden zurück und postet eine Zusammenfassung in Slack.
pending
Beispiel-Output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given a URL and viewport, capture a screenshot and return a JSON findings list of visual issues with element locations and severity.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.