Schematron V2 Turbo만으로 로그인된 브라우저를 조작할 수 없습니다. 스키마에 맞춰 HTML에서 필드를 추출하는 모델이며, Inference.net은 Schematron 추출 모델이 도구 호출을 지원하지 않는다고 명시합니다. 팀 문서 초안을 준비하려면 별도 로컬 에이전트나 사람이 Tabbit Browser와 Tabbit CLI로 허가된 페이지를 열어야 합니다. 선택한 HTML을 Schematron에 전달해 구조화된 필드를 얻고, 사람이 원본과 이름이 있는 초안을 대조합니다.
inference-net/schematron-v2-turbo는 스키마 형태의 필드를 반환하지만 페이지를 이동하거나 클릭하거나 쓰지 않습니다. Schematron 공식 문서는 추출 지시를 JSON Schema에 넣으며 일반적인 system/user 프롬프트는 사용하지 않는다고 설명합니다. 코딩 에이전트 문서도 Schematron 추출 모델은 도구 호출을 지원하지 않는다고 밝힙니다.
핵심 요약
HTML에서 형식이 정해진 필드를 추출할 때 사용하고 브라우저 조작 에이전트로 보지 마세요.
Inference.net 모델 ID는
inference-net/schematron-v2-turbo입니다.로그인된 페이지는 로컬 작업자가 엽니다. 클라이언트가 로컬 도구를 실행할 수 있으면 Tabbit CLI를 사용할 수 있습니다.
추출 규칙은 JSON Schema 필드 설명에 씁니다. 일반 system/user 프롬프트는 지원되지 않습니다.
원본 페이지를 읽기 전용으로 두고, 공유 초안을 저장하기 전에 사람이 모든 필드를 확인합니다.
브라우저 작업과 추출 분리하기
| 구성 요소 | 가능한 일 | 이것만으로는 불가능한 일 |
|---|---|---|
| Schematron V2 Turbo | Inference.net API를 통해 HTML을 스키마 JSON으로 추출 | 브라우저 열기, 이동, 클릭 또는 공유 문서 수정 |
| 로컬 브라우저 작업자 | 선택한 Tabbit 환경에서 CLI로 페이지 읽기 | 원본 확인 없이 추출 필드가 맞다고 판단하기 |
| 범용 로컬 에이전트 | 로컬 브라우저 단계를 조율하고 설정된 API 호출 | 도구가 다른 프로필에 연결되면 세션 재사용하기 |
| 사람 검토자 | 원본 페이지와 초안을 비교하고 다음 작업 결정 | 스키마에 맞는다는 이유만으로 사실이라고 간주하기 |
지원되는 클라이언트에서 Tabbit의 /tabbit 스킬은 로컬 실행기 사용법을 안내합니다. 일부 클라이언트는 스킬 선택기를 제공합니다. Codex에서는 /skills 목록을 확인할 수 있습니다. 스킬 발견, CLI 연결, 웹사이트 로그인은 각각 따로 확인해야 합니다. 업무용 프로필을 쓰기 전에기존 브라우저에 에이전트 연결하기를 확인하세요.
허가된 페이지만 읽기
Tabbit Browser를 설치하고 사용할 프로필에서 팀 사이트를 직접 열어 로그인하세요. HTML을 Inference.net API로 보내기 전에 조직의 규정이 허용하는지 확인합니다. 그런 다음 로컬 에이전트가 Tabbit 스킬을 불러오고 이름이 지정된 별도 작업 탭에서 CLI를 실행하게 합니다. 클라이언트가 로컬 도구를 실행할 수 없으면 정확한 URL과 읽기 전용 확인 목록을 로컬 에이전트나 사람에게 넘기세요. 원격 모델이 브라우저 세션을 물려받지는 않습니다.
예를 들어 허가받은 두 개의 팀 릴리스 노트에서 제목과 표시 상태를 읽습니다. 첫 단계는 읽기만 합니다. 페이지 제목과 URL도 함께 받아야 원본 탭과 대조할 수 있습니다. 브라우저 에이전트 첫 작업 확인표는 범위를 좁히는 방법을 다룹니다. 웹 검색과 브라우저 제어의 차이는 검색 결과로 비공개 페이지 접근을 확인할 수 없는 이유를 설명합니다.
HTML을 얻은 뒤 스키마로 필요한 필드를 지정합니다. 아래 TypeScript는 문서의 API 형태를 보여주며, 이 글을 위해 실행한 코드는 아닙니다.
import { readFile } from "node:fs/promises";
import OpenAI from "openai";
import { z } from "zod";
import { zodResponseFormat } from "openai/helpers/zod";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.inference.net/v1",
apiKey: process.env.INFERENCE_API_KEY,
});
const ReleaseNote = z.object({
title: z.string().describe("페이지에 표시된 정확한 제목."),
updatedDate: z.string().describe("표시된 업데이트 날짜. 없으면 not shown."),
status: z.string().describe("페이지에 표시된 상태. 없으면 not shown."),
owner: z.string().describe("표시된 팀 또는 담당자. 없으면 not shown."),
});
const sourceUrl = new URL(process.argv[2]);
if (!["http:", "https:"].includes(sourceUrl.protocol)) {
throw new Error("Expected an HTTP or HTTPS source URL");
}
const html = await readFile("approved-record.html", "utf8");
const response = await client.chat.completions.parse({
model: "inference-net/schematron-v2-turbo",
messages: [{ role: "user", content: html }],
response_format: zodResponseFormat(ReleaseNote, "release_note"),
temperature: 0,
});
const extracted = response.choices[0].message.parsed;
if (!extracted) throw new Error("No parsed record returned");
console.log(JSON.stringify({ ...extracted, sourceUrl: sourceUrl.href }));승인된 HTML을 approved-record.html로 저장하고 Tabbit이 기록한 출처 URL을 스크립트의 첫 인수로 전달하세요. 클라이언트가 추출 후 URL을 붙이고 모델은 페이지 필드 네 개만 반환합니다.
검토용 초안에 이름 붙이기
Schematron의 JSON은 별도 작성 단계에 들어갑니다. 로컬 작업자나 범용 에이전트가 필드를 정리할 수 있지만, 추출 모델이 브라우저를 열거나 팀 작업 공간을 수정했다고 말하면 안 됩니다.
추출된 필드와 각 출처 URL을 사용해 "릴리스 노트 검토 - 11월 10일" 초안을 작성하세요.
각 페이지에 제목, 보이는 업데이트 날짜, 상태, 담당자, URL을 포함하세요.
not shown으로 표시된 필드도 남기세요.
팀 문서의 쓰기 기능을 열거나 저장 또는 제출하지 마세요.
제가 일반 Tabbit 탭에서 원본 페이지와 모든 항목을 대조한 뒤
문서 담당자가 저장할 내용을 결정합니다.이름을 붙이면 문서 담당자가 검토해야 할 결과를 찾기 쉽습니다. 원본 페이지는 일반 Tabbit 탭에 열어 두고 별도 작업 탭에서 읽기만 합니다. 이 환경의 로컬 합성 세션 검사에서 첫 요청은 HTTP 401을 반환했습니다. 임시 쿠키를 설정한 뒤 다른 Tabbit 작업이 연습 페이지를 읽었습니다. 팀 계정을 사용하거나 Schematron API를 호출하거나 문서를 수정하지 않았습니다.

기능에 따라 문제 찾기
| 증상 | 다음 확인 |
|---|---|
| JSON은 받았지만 페이지가 안 열림 | 예상된 동작입니다. 로컬 브라우저 작업자를 사용하세요. Schematron은 도구 호출을 지원하지 않습니다. |
| API가 모델 ID를 거부함 | 현재 Inference.net 목록에서 inference-net/schematron-v2-turbo를 확인하세요. |
| 필드가 빠지거나 모호함 | schema 설명과 누락 처리 방법을 명확히 하고 관련 HTML 영역만 전달하세요. |
| 형식은 맞지만 값이 틀림 | 원본과 대조하세요. 스키마 유효성이 사실 확인을 뜻하지는 않습니다. |
| Tabbit 스킬이 없음 | 클라이언트 스킬 선택기나 설치 경로를 확인하고 재시작하세요. |
| 사이트가 로그인 요구 | 같은 Tabbit 프로필에서 열고 권한이 있을 때 직접 로그인하세요. |
로컬 클라이언트 연결과 모델 선택은 다릅니다. Tabbit CLI는 호환되는 로컬 클라이언트에서 브라우저 작업을 실행할 수 있지만 Schematron이 Tabbit의 에이전트 모델이라는 뜻은 아닙니다. 브라우저 MCP와 CLI 비교, Tabbit CLI 완전 안내, 에이전트 브라우저가 하는 일을 참고하세요. 로컬 브라우저가 필요하면다운로드 페이지에서 Tabbit을 설치하세요.
V2 Turbo가 로그인된 브라우저를 조작했다는 직접적인 커뮤니티 사례는 찾지 못했습니다. 이전 세대 Schematron API의 제한과 서버 오류를 말한 과거 Reddit 댓글은 있지만 현재 모델의 증거가 아니므로 사용하지 않습니다. 여기서 제시한 절차는 설명용이며 테스트된 통합은 아닙니다.
모델에는 문서화된 HTML 추출만 맡기세요. 로컬 작업자가 승인된 페이지를 읽고, 저장 전에 이름이 있는 초안의 모든 항목을 원본과 대조해야 합니다.
자주 묻는 질문
Schematron V2 Turbo의 API 모델 ID는 무엇인가요?
Inference.net 문서의 ID는 `inference-net/schematron-v2-turbo`입니다. 클라이언트를 설정하기 전에 공급자의 최신 모델 목록을 확인하세요.
Schematron V2 Turbo가 로그인된 웹페이지를 열 수 있나요?
아닙니다. HTML에서 구조화된 데이터를 추출합니다. Inference.net은 Schematron 추출 모델이 도구 호출을 지원하지 않는다고 명시합니다.
구조화된 출력이 브라우저 도구 호출과 같은가요?
아닙니다. JSON Schema는 응답 모양을 정할 뿐, 모델이 이동하거나 클릭하거나 공유 문서를 수정하게 해주지 않습니다.
로그인된 페이지의 HTML은 어떻게 전달하나요?
권한이 있는 로컬 브라우저 작업자가 페이지를 읽고 필요한 HTML을 준비해야 합니다. 내부 자료를 API로 보내기 전에 조직의 데이터 규칙을 확인하세요.
에이전트 클라이언트에서 Tabbit CLI를 실행하지 못하면요?
Tabbit 스킬과 CLI를 실행할 수 있는 로컬 에이전트를 쓰거나 직접 페이지를 읽으세요. 원격 모델 요청은 로컬 브라우저 세션을 이어받지 않습니다.
공유 문서 흐름을 Schematron으로 시험했나요?
아닙니다. 예시로 제시한 작업 인계입니다. 로컬 Tabbit 세션 확인은 합성 페이지로 진행했고 Schematron API를 호출하거나 팀 문서를 편집하지 않았습니다.