使用 Sakana Namazu 操作已登入的瀏覽器

可以在已登入瀏覽器的流程中使用 Sakana Namazu，但 Namazu 不會自行開啟瀏覽器。透過 Sakana API 呼叫託管模型，再讓本機 Agent 主機使用 Tabbit CLI，在既有 Tabbit Browser 工作階段讀取獲授權頁面。請維持唯讀：列出畫面上確切的變更、附上來源，並保存具名草稿供人工核對。

Sakana 官方模型頁列出模型 ID sakana-namazu-v1.0，目前別名為 sakana-namazu。內建網頁搜尋和程式碼執行無法看到你已登入的頁面。note.com 的個人 API 設定紀錄描述作者設定憑證和預付餘額後，從 PowerShell 發出第一個請求；這是 API 接入經驗，不是瀏覽器存取證據。

選擇正確的連線路徑

Sakana 將 Namazu 定位為託管 API，以 Kimi K2.6 為基礎，針對日文及日本商務情境調整。官方文件列出 OpenAI Chat Completions、Responses 與 Anthropic Messages API，端點為 https://api.sakana.ai/v1。部署前用 /v1/models 確認 ID。

Namazu 不是可下載的本機模型。首次呼叫可使用官方相容 API 範例，並將金鑰保存在環境變數中：

import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=os.environ["SAKANA_API_KEY"], base_url="https://api.sakana.ai/v1")
response = client.chat.completions.create(model="sakana-namazu", messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}])
print(response.choices[0].message.content)

Namazu 按 token 計費，不包含在訂閱內。Sakana 說明內建搜尋與程式碼執行會另計費，工具結果也可能成為後續模型輸入的一部分。不需要的工具不要啟用。

將 API 主機連到已登入的瀏覽器

本機 Agent 主機分別負責呼叫遠端 API 與瀏覽器工具。Tabbit Browser 保留網站工作階段，Tabbit CLI 會開啟獨立任務分頁。請分別確認客戶端能找到 Tabbit skill、本機能執行 CLI，以及頁面存取權限。可參考 CLI 指南、連接現有瀏覽器與首個任務檢查表。

1. 在 Sakana 控制台建立 API key，存為 SAKANA_API_KEY；不要貼入提示詞或日誌。

2. 透過 /v1/models 確認模型 ID，先發送無害請求。

3. 由你本人在 Tabbit Browser 登入目標看板。

4. 在本機 Agent 客戶端確認 Tabbit skill，再單獨測試 CLI 啟動器。

5. 讀取實際資料前先做唯讀連線檢查。任務分頁與原有工作分頁分開。

以下命令只測試瀏覽器連線，不會呼叫 Namazu，也不能證明特定客戶端整合：

"$HOME/.local/bin/tabbit-cli" nodejs --task "Namazu browser smoke test" --request-id namazu-smoke-001 <<'JS'
await page.goto("https://example.com/", {waitUntil: "domcontentloaded"});
return await tabbit.observe({frames: "none", maxChars: 2000});
JS

例如，對日文客服看板，只要求列出畫面可見的狀態變更和待確認項目。不要要求送出變更，也不要從欄位標籤推測意圖。

若 ID 重複、出現登入畫面或看不到歷史，請說明限制並停止。表格擷取可看CSV 指南，有來源的研究可看研究流程。

建立草稿供複核，不要更新看板

請產生名為 Namazu dashboard change review — CASE-EXAMPLE-104 的草稿。列出每筆記錄的精確 ID、URL、可見狀態文字、時間和未知項目。保留來源頁在 Tabbit 獨立任務分頁中，讓複核者能在複製到工單前對照畫面。

請使用設定好的本機 Agent 和 Sakana API 呼叫 Namazu，並在目前 Tabbit Browser 環境中使用 Tabbit CLI。在獨立任務分頁開啟 [DASHBOARD_URL]，只讀取 [ACCOUNT_OR_CASE_ID] 的記錄。不要編輯、送出、匯出或變更篩選條件。

建立名為「Namazu dashboard change review — [ACCOUNT_OR_CASE_ID]」的 Markdown 草稿。每筆列出精確 ID、狀態、更新時間與時區、頁面標題及 URL。區分已確認變更與待複核欄位。若 ID 遺漏、重複或頁面未授權，請停止並回報。

預期輸出是附來源的精簡複核清單，並標示「未執行寫入操作」。此為示例，不是已完成的模型或正式網站測試。

Agent 傳給模型的頁面文字會送到 Sakana API。不要用於秘密、不相關個資或未授權記錄。連線界線可參考 MCP 與 CLI 比較、Codex CLI 設定及瀏覽器權限指南。

Sakana 文件與 WEEL API 範例展示了 Namazu API 呼叫，WEEL 範例用它撰寫日文商務郵件。YouTube 示範也是公開 API 範例，不是 Tabbit 瀏覽器測試。本機 fixture 在測試登入前收到 401，設定短效 cookie 後另一個 CLI 任務讀到 Release notes review 和 GEO-104。這只證明該 fixture 的工作階段可重用，不代表 Namazu 完整整合。其他唯讀流程可看瀏覽器 Agent 教學。

Secholar.L

Tabbit 成長與內容

Secholar.L 專注 AI 瀏覽器與 Agent 工作流的實測寫作,基於真實調研比較工具,引用可查證的一手來源。