Automatizar sitios con IA tiene un problema estructural: cada vez que el agente navega una página parte de cero, redescubriendo los mismos selectores y flujos. Browser Harness resuelve esto conectando Claude Code a tu Chrome real — con tus sesiones activas — y guardando automáticamente cada tarea aprendida como un archivo markdown reutilizable. Útil para founders y equipos que quieren automatizar tareas recurrentes en LinkedIn, Amazon, Mercado Libre o cualquier sitio sin pagar por integraciones externas.
Los agentes de IA que navegan la web tienen dos fallas estructurales: operan en browsers vacíos sin tus sesiones activas, y repiten el trabajo de exploración en cada ejecución. Browser Harness ataca ambas con un diseño distinto.
Primero, se conecta a tu Chrome mediante el protocolo de debugging remoto — el mismo que usan las herramientas de desarrollo — y opera con tus cookies, sesiones de LinkedIn, Amazon, Facebook, y cualquier otro sitio donde ya estás logueado. No tienes que crear nuevas cuentas ni pasar por flujos de autenticación.
Segundo, cada tarea que el agente ejecuta genera un archivo .md con los selectores encontrados, la secuencia de pasos y los gotchas descubiertos. La próxima vez que ejecutes la misma tarea en el mismo sitio, el agente lee ese archivo primero y corre en 5-15 segundos en lugar de los 30-90 segundos del primer run.
La instalación completa — clonar el repositorio, instalar dependencias, registrar la skill — se dispara con un solo prompt en Claude Code:
Set up https://github.com/browser-use/browser-harness for me.
Read `install.md` and follow the steps to install browser-harness and connect it to my browser.
Claude lee las instrucciones, ejecuta los pasos y confirma cuando termina. No hay configuración manual.
Conectar Chrome: Hay que lanzar Chrome con el puerto de debugging abierto:
/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222
Verificar la instalación:
browser-harness --doctor
Si devuelve todo verde, el sistema está listo. Si falla, el diagnóstico indica qué falta.
Browser Harness combina tres capas de conocimiento:
Mecánicas genéricas — 17 operaciones que funcionan en cualquier sitio: wait_for_load, click_robust, scroll_until_visible, read_table, extract_pricing. Son el vocabulario base del agente.
Skills de comunidad — 95+ sitios ya tienen procedimientos escritos: Amazon, LinkedIn, Facebook, YouTube, Shopify, GitHub, Mercado Libre, y otros. Se activan con una variable de entorno:
export BH_DOMAIN_SKILLS=1
Skills auto-generadas — Cuando el agente ejecuta una tarea en un sitio nuevo, escribe el procedimiento aprendido en:
~/Developer/browser-harness/agent-workspace/domain-skills/{sitio}/{tarea}.md
Estos archivos no deben editarse manualmente. Mejorar un skill significa ejecutar prompts mejores — el sistema sobreescribe el archivo automáticamente con lo que aprende.
Busca "{NICHE}" en Amazon. Dame los 10 primeros resultados como tabla markdown
ordenada por cantidad de reviews, con: nombre, precio, reviews, rating y ASIN.
Identifica qué rango de precios concentra más reviews.
Requiere sesión de Amazon activa. El agente distingue productos patrocinados de orgánicos.
Abre la Biblioteca de Anuncios de Facebook para "{COMPETITOR}" (nombre exacto de la página).
Extrae todos los anuncios activos de los últimos 30 días.
Agrupa por similitud de copy e identifica los 3 ganchos más repetidos.
No requiere login. Es información pública y el agente no necesita autenticación.
Busca en LinkedIn People Search: puesto="{PUESTO}", ciudad="{CIUDAD}".
Dame los 25 primeros resultados con: nombre, empresa actual, titular, antigüedad y link de perfil.
Marca con ⭐ los que tienen 3+ años en la empresa actual y trabajan en empresas de 100+ empleados.
Requiere LinkedIn activo. Si aparece CAPTCHA, reducir la frecuencia de consultas o usar el tier gratuito de Browser Use Cloud (3 browsers concurrentes con resolutor de CAPTCHA incluido).
Busca ofertas en Mercado Libre con 30%+ de descuento en la categoría "{CATEGORIA}".
Extrae 20+ productos con: nombre, precio original, precio final, % descuento, reputación del vendedor y tipo de envío.
Funciona en .com.ar, .com.mx, .cl y .com.co
| Configuración | Mac Local | Cowork Cloud | VPS con bux |
|---|---|---|---|
| Sesiones reales (LinkedIn, FB) | Sí | No | Sí |
| Funciona con Mac apagada | No | Sí | Sí |
| Costo adicional | $0 | Según plan | ~$5/mes |
| Scheduler | launchd / cron | Tareas programadas | Telegram + cron |
| Mejor para | Validación inicial | Scraping público | Producción |
El punto de entrada más simple. Chrome debe estar abierto con debugging activo. Mac puede estar en sleep, pero no apagada. Ejemplo de comando para automatización diaria:
cd ~/Code/browser-harness-runs && claude --no-tui --prompt-file daily-amazon.md
Corre 24/7 en un sandbox en la nube sin sesiones de login. Solo funciona para sitios públicos: Amazon search, Mercado Libre, Wikipedia, SEC EDGAR. Instalación:
pip install browser-use && playwright install chromium && git clone https://github.com/browser-use/browser-harness ~/bh
Proyecto hermano oficial de browser-use. Combina control por Telegram con operación 24/7 manteniendo sesiones reales del browser. Instalación en un comando:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/browser-use/bux/main/install.sh | sudo BROWSER_USE_API_KEY=bu_xxx bash
El agente no puede loguearse solo. Browser Harness usa las sesiones que ya existen en Chrome — no crea logins. Si una tarea requiere una cuenta, hay que estar logueado manualmente antes de ejecutar.
El primer run parece colgado. Los 30-90 segundos de exploración inicial son normales. El terminal muestra en tiempo real qué selectores está probando. No interrumpir.
LinkedIn o Cloudflare bloquean. Los sitios con protección anti-bot pueden disparar CAPTCHAs. La solución es reducir la frecuencia de consultas o usar el tier gratuito de Browser Use Cloud que incluye resolutor de CAPTCHA.
Skills que se sobreescriben entre proyectos. Si hay múltiples carpetas consultando el mismo sitio, los archivos de skill pueden pisarse. La solución es usar BH_WORKSPACE para aislar workspaces por proyecto:
export BH_WORKSPACE=~/proyectos/cliente-x
No editar los archivos .md de skills a mano. Los cambios manuales rompen la convergencia del agente. Para mejorar un skill, ejecutar prompts mejores — el sistema reescribe el archivo solo.
Son herramientas complementarias con objetivos distintos:
| Dimensión | Browser Harness | Agent Browser |
|---|---|---|
| Optimiza | Repetibilidad | Costo en tokens |
| Tecnología | Python, MIT | Rust, Apache 2.0 |
| Autor | browser-use | Vercel Labs |
| Mecanismo | Skills en markdown | Numeración de botones |
| Primer run | 30-90 seg | Velocidad normal |
| Runs siguientes | 5-15 seg | Velocidad normal |
| Sesiones reales | Sí (Chrome propio) | No (browser separado) |
Si el caso de uso es una tarea que se repite muchas veces en el mismo sitio, Browser Harness se amortiza rápido. Si el caso es una tarea única o poco frecuente donde cada token cuenta, Agent Browser es más eficiente.
Los sitios sin cobertura en el catálogo de comunidad incluyen Instagram, Tienda Nube, Despegar y Rappi. Para agregar un sitio nuevo: ejecutar 3-4 prompts con Claude dejando que el sistema escriba los archivos markdown, luego hacer un pull request al repositorio. El ciclo completo de contribución toma menos de una hora si el sitio no tiene protección agresiva anti-bot.