正式开源huashu-mac-use，让任何agent获得接近GPT-6的Computer use能力！

我最近在X上刷到了一大堆夸赞GPT-6 Astra在computer use方面有多强，然后操控blender做出了各种3D模型的案例，说实话有点看麻了。。。

但是，我非常认可现在这个阶段，要解决白领办公问题的话，除了coding能力之外，最最重要的就是搞定电脑和浏览器操控的能力了，因为绝大多数白领任务都是在电脑上完成的，而现在很多网站、软件的开放性还不够强，所以让agent可以操控电脑去获取更广泛的上下文信息，去帮助任务处理最后的操作环节是相当关键的，有点像是走完agent办公的最后一公里闭环。

所以，我最近半个月一直在尝试迭代让agent操控电脑的能力，这是我让claude code操控blender制作的巧克力甜甜圈模型，你可以感受下

甜甜圈在后面，先看这艘船，这是同一天同一个skill做的另一件事。我给Claude Code的任务就一句话：帮我调用codex生成多张高清、细节丰富的10万吨级邮轮照片，然后用skill操控Blender去生成渲染出和照片几乎一致的模型。

它先出了一张正侧视的照片，再拿这张当参考图串行出右前45°、左后45°和航拍俯视三张，保证四张是同一艘船。然后照着照片量尺寸，在Blender里写了一个400行左右的参数化建模脚本，超椭圆截面放样船体、十层上层建筑按照片的像素换算成米逐层定舱段、阳台做成内缩舱壁加外伸楼板的真实凹槽、救生艇烟囱穹顶桅杆驾驶台翼一样样加上去，最后按四张照片各自的机位和太阳方位渲了四个视角。从收到任务到并排对比图交付，33分钟。

左边是生成的照片，右边是渲染。中间迭代了8轮，每轮预览只要3到30秒。差距也很明显，驾驶台前端那个流线型外壳没做、船艉阶梯露台的栏杆没做、顶层泳池区没做，航迹只有一圈薄片没有浪花，海面纹理比照片平。这些都是它自己在收工汇报里列出来的。

再看甜甜圈

面团上的气孔、油炸时浮在油面留下的那圈浅色腰线、只淋了上半截的巧克力和往下淌的几处垂滴、三百颗随机颜色平躺贴在淋面上的糖针、盘子上的碎屑，还有后面那个被虚化掉的第二个甜甜圈，也全是Claude Code自己建的。渲完之后我又让它当了回导演，打了120帧相机关键帧一镜到底，就是上面这条。

这是它在Blender里的样子，右边物件清单里几百个Sprinkle就是那些糖针。这张窗口截图也是skill截的。

这套东西今天正式开源，叫huashu-mac-use，仓库在这：

https://github.com/alchaincyf/huashu-mac-use

任何能读skill的agent都能装，Claude Code、Codex、Kimi Code、Cursor、OpenClaw，包括国内那几个办公客户端。装法也就一句话，把仓库链接丢给你的agent说「帮我装这个skill」就行。

接下来说说它是怎么工作的，以及这半个月我们到底在折腾什么。

先把话说清楚

Astra那些演示是模型看着屏幕一下一下点Blender的界面，而上面这两个案例，agent走的是另一条路。Blender自带一套Python接口和无头命令行，建模、材质、灯光、渲染全部写成脚本跑，一次坐标点击都没有，只有最后打开GUI截窗口取证那一步才是「操控app」。这不是投机取巧，恰恰是这个skill的第一条原则：能不看图就不看图，能不点鼠标就不点鼠标。

上一篇写GPT-6 Astra的时候我说过一句，模型的更新把我们做这件事碾压过去了。这句话我现在依然认，但这半个月下来我发现有三件事，模型再强也得有人替它先做掉：一个app到底该从哪下手；干活的时候别抢用户的窗口；每一步都留下能复现的证据。这个skill做的就是这三件事。

它怎么工作

一张图，就三件事。

第一件事，先探，再决定从哪下手。

Mac上一个app能下手的地方有四层：它自己有没有命令行或者脚本接口；有没有那棵给视障用户读的辅助功能树；窗口里的坐标能不能点；最后才是看截图。越往上越省事越稳，越往下越像人在瞎点。所以skill动手前先跑一个探测脚本，30秒把这个app摸一遍。邮轮那一场探出来Blender啥接口都没有，辅助功能树也是空的，但它自带Python，那就全走脚本，一次鼠标都不用点。这条是踩出来的，第一天我没探直接硬试，20分钟白耗。

最大的发现是，不同内核的app，能操控它的方式完全不一样。我测过的三个国内AI办公客户端全是套了个Chromium的壳，套壳的好处是可以带个调试端口重启，agent就能像操网页一样操它，不抢焦点、不切桌面、几个agent一起用都不打架。豆包工作我第一天判成了原生app，点了一整轮坐标，第三天才发现它把整个Chromium藏在深一层的目录里，顶层是空的，被它骗了。千问办公更绕人，辅助功能树写字进去看着是成功的，截图里字也在，但发送键是灰的，它的编辑器根本不认这次输入，真点发送发出去是空消息。还有一条，后台能不能截到图跟内核没关系，是一个窗口一个样，同一个剪映，主窗口后台随便截，那个版本更新的小弹窗怎么都截不到。我一开始写了条「Chromium的都截不到」，当天就被自己推翻了。

第二件事，读随便读，写尽量别碰用户的焦点。

截图、列窗口、读界面这些全是读，一律不激活窗口、不切桌面、不动鼠标，被挡住的窗口照样能截。邮轮那张Blender窗口截图就是这么来的，它另起了一个Blender实例扔在别的桌面，后台截，我那会儿在另一个窗口打字，完全没感觉。它还干了件小事我挺喜欢，Blender一打开默认看不到船，它没去点视角，而是改了下文件让每个视口打开就是相机视角加材质预览，存一份再开。能不点鼠标就不点鼠标，就是这个意思。

写就麻烦了，后台窗口收不到键鼠。所以它先把事件直接投给那个进程试试，截图对比一下有没有生效，实在不行才借焦点。借之前要过四道闸：前台是不是目标；落点有没有被别的窗口压着；你2秒内动过键鼠，它就等你停手，最多等15秒，等不到就不干，不抢；全机同时只许一个进程借焦点。这几条是Anthropic放出后台computer use之后照着对齐的（他们比Astra早一天，然后就被刷屏盖过去了），他们的重点不是操控多强，是「你在打字它就等」。真借到焦点那半秒，屏幕四角会闪一圈取景框告诉你是agent在动，而且这个框对截图是隐身的，不然每张取证图都带个橙框。

还有一条我自己天天撞的：agent跑在全屏终端里，目标app在另一个桌面。这时候点击不是无效，是打到你正在用的窗口上，我实测三次，工具都说点了，全戳在了终端上。现在内核直接拒绝跨桌面点击，要么走调试端口，要么让我把窗口挪过来，它自己不切桌面。

第三件事，工具说成功不算数。

有一轮4次写入工具全报成功，截图一看前3次输入框是空的。所以每一步都要回读，而且回读要看app自己的状态，发送键亮没亮、任务进没进列表、文件落没落盘，光看见字不算。系统设置关蓝牙那次最典型，同一个坐标点三次三种结果：第一次坐标算错点到角落，第二次坐标对了但窗口在后台收不到，第三次激活了才关掉。三次的回显一模一样。现在动作之后内核自动做前后对比，判不出来就标一个「回去重看」，不算失败也不算成功。这套习惯连生图那边都用上了，脚本打了✅它也不信，非要去生成目录里看到当次新增的文件才认。

进化机制

写到这你大概能感觉到，这个skill的价值不在哪一条命令，在它怎么把坑变成工具。

第一版是三天写成的，正文近两万字符，全是踩坑日记。写完第二天我让Claude Code以产品负责人加架构师的视角评审自己，结论不太好听：核心资产是对的，但形态是一本日记而不是一个接口，教训全写进了prompt没写进工具，操作它的agent每一步都要自己算坐标、自己写DOM遍历、自己判断四种截图失败里是哪一种。有一场会话为了截9张图发了76条命令。

评审定了四个指标：每张有效截图的模型往返从8次压到2次以内；三个旗舰app首次截图成功率从1/3到3/3；读任务焦点占用恒为0；正文从19.8k字符压到6k以内。然后当天重构，坐标三种写法内核自己换算（agent永远不再做乘法）、截图失败自己诊断是哪种并改截兄弟窗口、AX内部查两次、跨桌面拒绝写、一条命令解析中文显示名启动app，正文压到4.8k，踩坑内容整段迁进references一条不丢。四个指标里我事后真回头量过的只有最后一个字符数，前三个是验收条件，还没系统复测。

之后的规矩就一条，每次收工先问「这条教训能不能变成工具行为」。能，就改代码不改文档；不能，才进references，而且单个app的观察只配待在app档案里，至少在两个不同app上重现过才能升正文。坐标、端口、窗口id、界面文案这些是易腐信息，产品一改版就废，永远不许作为结论写进正文。证伪旧结论的优先级高于新增，一条错记录会让下一轮直接走错层，比没记录更贵。

邮轮那一场的收工汇报就是这个规矩在跑

四条踩到的坑当场写进了app档案：后台模式新建材质没有默认节点要显式建；海面整片变白的根因是Ocean修改器的foam属性不是反射，之前两轮都在调反射；天空模型太阳方位角的约定它拿不准，渲了4张480×270的小图30秒测出来，0度在+Y、90度在-X；还有一条直接推翻了档案正文里的旧结论，open -g起的Blender窗口在别的桌面也能后台截到，正文原来写的是「从未渲染的窗口截不到」。这种事查文档反而慢，30秒的实验比任何一条技巧都值钱。8轮迭代每轮只修一个根因，而根因经常不是看上去那个，v1一片黑是曝光不是灯光，v2海面像镜子是Ocean修改器上叠了6000倍的物体缩放不是材质。每轮3到30秒的预览让猜错的成本几乎为零，这是走接口这条路相对GUI点击最大的隐性收益：可以像写代码一样迭代。

这跟我之前在微众培训上讲的是一回事，我不造harness，模型厂商的harness已经做得很好了，我做的是它跑的环境、喂给它的规则，还有skill。手和眼就是两个skill，huashu-chrome让agent带着我的登录态用我的Chrome，huashu-mac-use操控没有API的原生app。

最后

回到开头那批帖子。Theo那条「GPT-6 Astra is world class at Blender and 3 dimensional reasoning」一万两千多个赞，Tom Krcha拿一张老蒸汽火车的图纸让Astra在Blender里重建，几分钟出了3295个可编辑的物件，右边的物件清单塞得满满的。这些我都信，而且我自己也看得挺爽。这个skill终有一天会被模型自己的能力完全碾压覆盖，可能就是几个月之后的事。我觉得没任何问题，上一篇就说过该给GPT-6配台Mac了。但在那之前，短期内先给大家一个有用的工具，我觉得还挺好的。而且看图点鼠标这条路在Mac上到底有多稳，macOSWorld那篇论文测过顶级模型纯视觉在macOS上的成功率只有四成多，是Ubuntu的一半，所以「按app内核选通道」「不打扰用户」「留证据」这三件事，估计在模型层解决之前还得靠skill层顶一阵。

也欢迎大家通过国内的办公类应用去尝试测试，不管是WorkBuddy、豆包工作、千问办公还是ZCode、Kimi Work，它们都能读skill，我相信都会有不错的表现的。跑出问题直接来仓库提issue，档案里那些app我一个人测不过来。

https://github.com/alchaincyf/huashu-mac-use