Wizualne bugi umykają testom, bo technicznie nic nie wyrzuca błędu; strona po prostu wygląda źle. Ten analyzer renderuje dowolny URL i przegląda go tak, jak zrobiłby to człowiek.
sonnet3 dniURLboxOpenAI VisionSlackS3
Claude
89ROI
81Scale
$2.3k90Saved
ROI for
README.md
Dlaczego ten subagent
Wizualne bugi umykają testom, bo technicznie nic nie wyrzuca błędu; strona po prostu wygląda źle. Ten analyzer renderuje dowolny URL i przegląda go tak, jak zrobiłby to człowiek.
Robi pełnostronicowy screenshot przez URLbox, podaje go modelowi wizyjnemu z Twoją listą kontrolną i flaguje przepełnienia, uszkodzone obrazki i słaby kontrast ze wskazaniem miejsca na stronie. Dostajesz ustrukturyzowaną listę znalezisk plus screenshot, przydatne przy przeglądach QA lub monitorowaniu żywej strony w czasie.
Jak działa
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.
Prześlij obraz do modelu wizyjnego wraz z listą kontrolną audytu dotyczącą układu, treści i uszkodzonych elementów.
pending
Oznacz problemy, takie jak przepełnienie, brakujące obrazy czy błędy kontrastu, wskazując ich lokalizację na stronie.
pending
Zapisz zrzut ekranu, zwróć uporządkowaną listę ustaleń oraz opublikuj podsumowanie na Slacku.
pending
Przykładowe wyjście
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.