我帮你试了下，直接安装就可以用了，就是这个模型好像只能用国外的

1. 安装

pip install stagehand
python -m playwright install  #playWright相关依赖
pip install python-dotenv

2.设置环境变量，项目文件夹里创建.env 文件

# 前面这两个配置呢，是如果你要用云端Browserbase调试，就配置
export BROWSERBASE_API_KEY="your_browserbase_api_key"
export BROWSERBASE_PROJECT_ID="your_browserbase_project_id"

# 这个是你要用的大模型密钥
export MODEL_API_KEY="your_model_api_key"  # OpenAI, Anthropic, etc.

3.本地创建文件，如 demo.py

import asyncio
import os
from stagehand import Stagehand, StagehandConfig
from dotenv import load_dotenv

#读取.env配置文件
load_dotenv()

async def main():
    config = StagehandConfig(
        env="LOCAL",    #你这里想要用本地浏览器就local，如果是云的就用"BROWSERBASE"

       # 这两个配置是云端调试时使用，如果是本地就可以注释掉了
        api_key=os.getenv("BROWSERBASE_API_KEY"),       
        project_id=os.getenv("BROWSERBASE_PROJECT_ID"),

       #填写你要用的模型，密钥在.env文件配置
        model_name="gpt-4o",
        model_api_key=os.getenv("MODEL_API_KEY")

      # 这里你可以做这些配置
             headless=True,   #打开调试窗口
             verbose=3,
             debug_dom=True
    )

    stagehand = Stagehand(config)

    try:
        await stagehand.init()
        page = stagehand.page

        await page.goto("填写你要跳转的网页地址")
        await page.act("自然语言写明你要的操作")

        result = await page.extract("extract the main heading of the page")

        print(f"Extracted: {result}")

    finally:
        await stagehand.close()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

4 运行 python demo.py 即可

5 相关流程顺序：

1. 页面导航page.goto(url)
2. 页面观察observe()
3. 页面执行操作act()
4. 页面数据提取extract()

eg:
# 1. 使用 observe() 找到元素
search_box = await page.observe("找到页面顶部的搜索框")

# 2. 使用 act() 执行操作
await page.act("在搜索框中输入'人工智能发展'并按下回车键")

# 3. 等待页面加载完成
await page.wait_for_load_state("networkidle")

# 4. 使用 extract() 提取数据
introduction = await page.extract("提取关于deepseek的全部文章链接")

6 核心方法
observe() 方法用于分析当前页面，根据自然语言指令识别和定位特定的页面元素。它不会执行任何操作，只是返回关于找到元素的信息。

# 查找页面上的登录按钮
login_button = await page.observe("找到登录按钮")

# 查找特定的文章链接
article_link = await page.observe("找到关于AI的最新文章链接")

# 查找搜索框
search_box = await page.observe("找到页面顶部的搜索输入框")

act() 方法用于在页面上执行具体的操作，如点击、输入文本、导航等。它接受自然语言指令并将其转换为具体的浏览器操作。

# 点击按钮
await page.act("点击登录按钮")

# 输入文本
await page.act("在搜索框中输入'人工智能'")

# 导航操作
await page.act("点击第一篇文章链接")

# 复合操作
await page.act("填写用户名为'user123'，密码为'password123'，然后点击登录")

extract() 方法用于从页面中提取信息。如果不指定特定的数据格式，它可以返回自然语言描述的内容。

# 直接用自然语言提取信息
content = await page.extract("提取页面的主要内容")
print(content)

# 提取特定信息
title = await page.extract("提取文章标题")
author = await page.extract("提取作者姓名")
summary = await page.extract("提取文章摘要")

就这个模型我用 deepseek 整不了，只能用 gpt 的，貌似没有兼容

老哥也是大起大落过，特别是这个【2015 年生过一场大病】
据我认识的人来说，生过大病的人都会看事情看的很透，对生活看得很开

为何你的发言，总让我感觉到一股浓浓的【阿里味】？？？

小孩子不懂事，测着玩的

好的

多拜神，祈求来贵人

就像一楼说的

1. 设立主流程冒烟用例
2. 不符合就需要公告到相关领导

规则和流程其实不需要写太多，实际情况复杂多变，类似你设立的【基础质量不达标】这个，事实上你发现超 45 个 bug 了，那实际工作量就已经做了，不管是打回还是修复后重新验证，工作量都差不多。

而且需要认清一个现实是，项目打回并不是换开发，
现实就是你依然得和这个开发一起磨合，打回几次都改变不了上线日期，
类似 2 楼那些阿里味的条条框框（术语堆砌、宏大叙事、强调体系文化、落地路径模糊、内部视角浓厚）看看就行了，短期解决不了任何问题，长期也是需要大量的资源投入

对广大中小型公司、创业公司或处于快速迭代、生存压力下的团队来说，这套东西会水土不服

whoa！ You're right！

现在很多公众号和培训机构，打着 AI 的名义，玩得还是接口自动化培训那套
小心这些人，不要被 pua 进培训，这年头经济下行，不要相信任何人过往的光辉，
很多应届生还真的相信别人是为他/她好，
傻傻的几千几百就去扔水里了

职业发展需要运气，态度是要认真向上，但结果真的是随缘