Paw Work（爪爪）Skill：选中网页元素，一句话描述需求，直接产出可编辑的办公文件

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-09-07 16 阅读

Paw Work（爪爪）Skill：选中网页元素，一句话描述需求，直接产出可编辑的办公文件

总结

Paw Work（GitHub: Player-YN/PawWork_ZhuaZhua）是一个 Chrome MV3 浏览器扩展，将 AI 代理从「后台漫游」改为「精准选取 + 描述产出」模式。用户先在任意网页（电商、SaaS、文档）选中感兴趣的元素——图片、表格、文字、链接——再在侧边栏用自然语言描述期望的输出结果，它直接返回可继续编辑的办公文件（电子表格、PPT、文档、可编辑网页）。2026 年 8 月 28 日上线，9 月初连续登上 GitHub Trending 榜单，每日新增约 454 Stars，是当月增速最快的浏览器 AI 工具类 Skill 之一。

功能与原则

Paw Work 的核心设计原则是「人在环中，AI 跑在用户已打开的浏览器世界里」：

  • 选 → 描述 → 拿走文件：用户划定数据边界，AI 在该范围内生成，产出物是真实可编辑文件，不是聊天式Essay
  • 有界自主，非无人值守 RPA：不自动漫游记，不主动跳转到其他页面；用户始终掌控范围，AI 在指定区域内工作
  • BYOK，无账户无服务器：用户自带模型密钥，扩展本地运行，数据不经过第三方服务器

认可度

  • GitHub Stars：约 1,271（截至 2026-09-07，约 454 Stars/7 天，增速迅猛）
  • 2026-09 初连续出现在 GitHub Trending Daily 榜单
  • 在 DiscoverWebTools Daily Trending 排名 #10
  • AI-Map / Helport AI 热门榜单收录，标注「+88 Stars/天」
  • 上线 9 天即进入 New & Rising 推荐位

链接

GitHub: https://github.com/Player-YN/PawWork_ZhuaZhua

原作者

  • GitHub Username: Player-YN
  • 简介：专注浏览器自动化与 AI 交互的独立开发者，中文优先项目

介绍

Paw Work 起源于一个观察：现有 AI 浏览器工具大多是「全页面无人值守」的 Operator 或终端编码 Agent，用户在处理「局部数据」时往往被迫接受整个页面的 AI 化处理结果——而大多数日常工作的起点其实只是「页面上那一小块我想处理的内容」。

该项目将这一流程倒转：用户先在真实浏览环境中选中目标区域（多选也行），再告诉 AI 你要什么。AI 在侧边栏根据选择的内容生成结果，交付物为真实文件格式——在 Univer（电子表格）、tldraw（设计/幻灯片 canvas）、HTML 等平台上可直接继续编辑。开发者特别强调，这不是一个全自动 RPA（不能自动下单、支付、跨站提交流程），而是「你在浏览器里工作的副驾驶」。

核心使用路径：
1. Chrome 安装 Paw Work 扩展（Load unpacked，manifest.json 在根目录）
2. 打开目标网页，开启 Paw Mode
3. 选中目标元素（图片、表格、文本、链接）
4. 侧边栏自然语言指令，如「把这些商品图做成对比表」「生成一个 8 页的 PPT」
5. AI 在沙箱中生成，输出可编辑文件

特点

  • 选区驱动的精准输出：不是整页处理，只在用户选中的范围内工作，避免 AI 漫游记带来的数据泄露和结果偏差
  • 交付物为真实办公文件：生成的电子表格（.xlsx）、PPT、文档、可编辑 HTML，均可在对应编辑器中继续修改，不是截图或 PDF
  • 自带模型密钥，无账户：支持 OpenAI / Claude 等主流模型密钥，无需注册第三方服务，数据留本地
  • 支持计划审核模式：复杂任务可先生成计划卡，用户批准后再执行，支持 Approve / Decline / Required to change 三种响应
  • Chrome 扩展本地运行，隐私友好：MV3 沙箱隔离，无服务端中转，可在已登录的 Web 环境（如企业 SaaS）中使用

使用方法

安装步骤：

# Windows PowerShell（克隆 unpacked 分支，约 44MB）
git clone --depth 1 --single-branch --branch unpacked https://github.com/Player-YN/PawWork_ZhuaZhua.git paw-work
(Get-Item .paw-work).FullName

# macOS / Linux
git clone --depth 1 --single-branch --branch unpacked https://github.com/Player-YN/PawWork_ZhuaZhua.git paw-work
realpath paw-work

然后在 Chrome 地址栏打开 chrome://extensions → 开启 Developer mode → Load unpacked → 选择克隆输出的文件夹路径。

也可以直接下载 Release 压缩包（paw-work-unpacked.zip），解压后加载 inner paw-work 文件夹。

基本调用示例（在已安装扩展并开启 Paw Mode 的网页上）：

选中内容 指令 产出
商品图片 + 价格表 「做一个对比表」 可编辑电子表格（Univer）
多张产品图片 「做一张海报」 tldraw 设计画布，导出 PPTX
整个页面 「做成可编辑网站，带入场动画」 真实 HTML 文件
长笔记 / 会议记录 「转成文档」 可编辑 doc canvas

使用场景与人群

  • 电商运营：选中竞品商品页 → 生成对比表 / 价格监控表
  • 内容编辑：选中文章段落 → 改写成文档 / 幻灯片
  • 数据提取：选中表格数据 → 导出为 Excel 继续分析
  • 设计师：选中参考图 → 生成可编辑的 HTML 原型页
  • 不适合：需要跨站自动下单、填写表单等 RPA 场景，或已有 Docker + 本地仓库的编码 Agent 用户

目标用户：日常在浏览器内处理信息、但不需要也不想学 AI 编程知识的一线业务人员（运营、编辑、策划、HR 等）。

输入与输出案例

案例 1：电商选品
用户在 Amazon 打开某类目商品列表页，选中 10 个竞争产品的图片、价格、评分区块，在侧边栏输入「把这些做成对比表，按性价比排序」→ AI 识别选中区域数据，生成一个 Univer 电子表格，包含品名、价格、评分、性价比指数列，可直接在 Excel / Google Sheets 中继续编辑。

案例 2：内容二次创作
用户在某篇公众号文章页面选中全文 + 头图，告诉 Paw Work「把这篇做成 8 页 PPT，适合内部培训用」→ AI 生成 tldraw 幻灯片画布，包含每页标题 + 关键文字 + 头图排版，可导出 PPTX 供演示使用。如感觉内容过多，可先让它「生成一个计划，等我批准」再执行。

GitHub: https://github.com/Player-YN/PawWork_ZhuaZhua

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