Moli 登上 Product Hunt 日榜第一後，接入 Codex 如何完成網頁查詢？

2026-11-03 4

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简介： 看到 Moli 拿下 PH 日榜第一，我重新整理了团队已有的 Steam 演示：Codex 如何调用浏览器搜索、打开商品页，再比较《传送门》和《传送门 2》。本文附原始提示词、截图和 51.1 秒视频，也说清哪些是演示结果，哪些数据还需要回到原页面核对。

看到 Moli 拿下 10 月 25 日的 Product Hunt 日榜第一，我更想弄清楚一件事：把这个给 Agent 用的浏览器接进 Codex，能不能连“找页面、取资料”也一起交给它？

拿查游戏来说，我给出两款候选，希望它找到商品页、比较价格和合作模式，再按“和朋友一起玩”这个条件推荐。下面就沿着这个查询过程，看看提示词怎么写、浏览器做了什么、结果还要核对哪些地方。

先说明一下，我在 Moli 团队。图和视频来自 9 月已有演示，这篇从使用者关心的问题来拆解，不是上榜后新增的一次实测。

获奖海报展示的是 2026 年 10 月 25 日的 Product Hunt 日榜。

先看这套用法里，Codex 和 Moli 各做什么

我在意的是，查网页和整理资料能不能在同一个任务里完成。这里的分工是：Codex 接收要求、安排步骤，拿到内容后整理表格和推荐；Moli 负责网页上的输入、打开页面和读取内容。

Moli 是开源浏览器，可以独立在本地运行。演示从 Codex 已能调用 Moli CDP Server 的状态开始，没有保留完整安装过程和版本信息。下面的提示词用于说明操作流程；想跟着试，需要先按官方说明把工具连接好。

第一步：先打开页面，再给具体任务

演示里的第一条要求是打开 Steam 搜索页，显示同一会话的页面预览，然后等下一条指令：

Open Steam's search page with Moli and show a live preview of the same session. Keep it open and wait for my next instruction.

对应视频 0—6 秒。截图显示调用工具和打开页面的要求，视频中还保留了打开后的返回信息；这不是完整安装记录。

我会把这一步当作最小检查：先确认工具能打开目标页面、预览对应的是同一会话，再继续做比较。自己复用时，如果页面没打开或预览内容不对，应先停在这一步检查，别急着把后面的要求全堆上去。这是操作建议，不是这段演示里的报错经历。

第二步：把候选、比较项和筛选条件一起说清楚

页面打开后，演示里发给 Codex 的原始提示词是：

Search Steam for Portal, compare Portal and Portal 2 by price, co-op support, and system requirements, then recommend one for playing with a friend. Include the product links.

换成中文，就是在 Steam 搜索 Portal，比较《传送门》和《传送门 2》的价格、合作模式、系统要求，推荐一款适合和朋友一起玩的，并附上商品链接。

对应视频 6—16 秒。输入给出了候选和比较条件，没有粘贴两款游戏的商品页全文。

这条要求里，“和朋友一起玩”很关键：它决定了最后推荐时先看合作模式。只说“帮我挑一款游戏”，比较标准就不够明确。商品链接也值得一起要，方便拿到结果后回到原页面检查。

第三步：搜索、打开商品页，再读取内容

接下来，Codex 调用 Moli 在 Steam 搜索 Portal，依次打开两款游戏的商品页，取得后续比较需要的内容。画面中能看到搜索结果和商品详情页；比较、归纳和推荐仍由 Codex 完成。

对应视频 17—35 秒中的页面操作。这张是《传送门 2》商品页；网页视角来自同一任务的另次录制，不能与 Codex 视角当作一条连续原始录像。

把前面的要求、页面操作和结果连起来看，是下面这段视频：

0—16 秒发指令，17—35 秒搜索和查看商品页，35—51 秒看结果。取自 9 月录屏，等待已压缩，另次录制的网页视角在片中有标注。51.1 秒是剪辑后的片长，不是完整任务耗时。

拿到结果后，我会先看这张表

Codex 给出的建议是《传送门 2》，理由对得上“和朋友一起玩”：一代是单人游戏，二代有独立的双人合作战役，支持在线或本地分屏合作。

对应视频 35—51 秒。推荐和表格由 Codex 整理。截图中的“58s”也不作为完整任务耗时；这次没有做人工耗时对照。

为方便对照，我把截图里的字段转成了文字表。下面是 9 月演示输出的整理，没有重新查询价格，也没有逐项重新验证配置：

原输出还附了两款商品链接。对这个需求，我会先确认合作方式，再看价格和配置；表格能帮我把关注点放在一起，但不能代替最后的核对。

这次能看出的方便之处，以及 Moli 的特点

对我来说，最直接的好处是少了一段手动工作：不用自己先找到两个商品页、复制好资料，再回到 Codex 让它比较。给出候选和条件后，搜索、进入详情、取回内容也能交给同一个任务。

再看项目文档，Moli 能运行网页里的 JavaScript，读取动态加载后的内容，并输出 Markdown 等文本；按钮、链接也可以整理成带名称和类型的页面结构。这些能力分别解决“读到资料”和“继续操作网页”两个问题。

官方示例：左侧是网页画面，右侧是 DevTools 调试界面里的页面结构与属性。这张图用于说明产品能力，不属于 Steam 任务。

它强调的“轻量”也有具体设计：只读网页结构和文字时，可以跳过布局、绘制；要截图或按坐标操作时，再做相应计算。脚本仍然会运行。

官方设计图，非本次 Steam 测量。左侧是直接读取网页结构，右侧是按需计算元素位置或生成截图；图示不能证明这次查询节省了多少内存或时间。

官方 2026 年 8 月的 Lexbench 资源报告还给过一组数据：只看四个引擎都成功完成的 1,045 次任务尝试，Moli 的峰值内存中位数约 92 MiB，Chrome 约 697 MiB。统计范围是已启动的浏览器及其子进程，采用 PSS 口径，共享内存按比例计入，不包含 AI 模型的开销。

官方报告原表。“PSS peak median MiB”一列中，Chrome 为 697.14，Moli 为 92.12；上方保留了 1,045 次共同成功样本和测量范围。这是官方历史测试，不是本文 Steam 任务的内存测量。

已有 Playwright 或 Puppeteer 流程也可以通过 CDP 连接 Moli，但它只支持部分接口，需要拿自己的页面验证。这段 Steam 演示没有测内存和速度，也不能用来判断所有网站的兼容性；官方资源数据只说明它在那组任务里的浏览器内存占用更低。

真要拿结果做决定，还要检查什么

价格要回当前商店看，地区和时间都可能影响显示值。存储写着“页面未注明”，也不能直接当成没有要求；我会回商品页找到对应字段，分清是页面没有写，还是这次读取漏掉了。

配置同样如此。演示列出了要求，却没有拿我的电脑参数做匹配，不能只看到推荐就认为一定能玩。录屏也没有逐项展示全部配置的读取过程。这次任务到查询和推荐为止，没有购买、安装或游玩。

以后换成比较产品参数、整理几个活动的时间和条件，我会沿用这个顺序：先给候选和筛选标准，让 Agent 查页面，再回原页核对关键字段。这些只是下一步想试的方向，不是这份素材里已经完成的任务。如果手头的 Agent 已经能把同样的流程做好，也不必只为这个例子换工具。

想继续试，可以从 Moli 开源项目（GitHub）查看安装和接入说明。先确认能打开熟悉的网页、读到内容，再试着输入搜索词、进入结果页。本地运行 Moli 不需要先开通云服务。

本文基于团队已有录屏与公开项目资料整理，使用 AI 辅助写作和润色。