benjitaylor agentation AI 编码 agent 视觉反馈工具,React 组件点击页面生成结构化 prompt

Agentation 是 benjitaylor 出品的

本资源包含什么

  • 完整 monorepo 源码:来自 GitHub benjitaylor/agentation main 分支(npm 包名 agentation),含 package/(React 主组件)+ mcp/(MCP Server)+ skills/(Claude Code Skills 模板)+ example/(演示 React 应用)。

  • React 主组件package/src/ 内 TypeScript 实现的 <Agentation />,含 hooks / store / 注释面板 / 结构化输出。

  • MCP Servermcp/src/ 实现 Model Context Protocol,可被 Claude Desktop / Cursor 直接调用。

  • Claude Code Skillsskills/agentation/skills/agentation-self-driving/ 两个 skill 模板,含 SKILL.md 与 reference 文档。

  • 官方文档README.mdAGENTS.mdCLAUDE.mdCONTRIBUTING.mdLICENSE

  • logo 资源package/logo.svg + package/logo-dark.svg

核心能力

  • 点击添加注释:在 React 应用嵌入 <Agentation />,开发模式下用鼠标点击页面任意元素,弹出注释面板。

  • 结构化 prompt 输出:自动把点击的元素路径、CSS 选择器、DOM 结构、附加文字注释打包成结构化 prompt,可直接复制给 AI 编码 agent。

  • agent-agnostic:不绑定特定 agent——Cursor / Claude Code / Codex / Continue / Cline 等都能用。

  • MCP Server 集成:内置 MCP 协议 server,Claude Desktop / Cursor 等支持 MCP 的客户端可直接对接。

  • Claude Code Skills:提供两个 Skill 模板(标准版 + 自驱动版),Claude Code 用 .claude/skills 路径加载。

  • 零侵入:生产构建里自动不渲染,不影响线上用户。

本资源包不含什么

  • 编译产物(已剔 node_modules/dist/.next/

  • 依赖锁定文件(已剔 pnpm-lock.yamlpackage-lock.json

  • GitHub CI 配置(已剔 .github/.vscode/

资源包大小

压缩后约 3.4 MB,解压后约 4.7 MB / 188 个文件

启动运行(嵌入 React 应用)

# 1. 安装 npm 包
npm install agentation -D

# 2. 在 React 应用入口添加组件
import { Agentation } from 'agentation';

function App() {
  return (
    <>
      <YourApp />
      <Agentation />
    </>
  );
}

# 3. 启动开发服务器,鼠标点击页面即可添加注释
npm run dev

启动运行(MCP Server)

cd mcp
pnpm install
pnpm build
# 配置到 Claude Desktop: claude_desktop_config.json 加 mcp server 入口

安装编译依赖

  • Node.js ≥ 18

  • pnpm(推荐):npm i -g pnpm

  • React 18+(主组件依赖)

  • Claude Desktop 或支持 MCP 的 IDE(可选)

典型使用场景

  • 前端 bug 反馈:开发自测发现 UI 错位,点击元素 + 写一句"这里偏了 2px",粘贴 prompt 给 AI agent 自动定位代码。

  • 设计师与前端协作:设计师用 Agentation 截图标注,输出给 Cursor 自动改样式。

  • AI 编程课程演示:把 Agentation 作为"AHA moment"教学生如何结构化与 AI 编码 agent 沟通。

  • 视觉回归测试:把历史注释存为 fixture,定期对比。

适用人群

  • 用 Cursor / Claude Code / Codex 写代码的前端工程师,希望快速把 UI 反馈结构化给 AI。

  • 设计师,希望用更工程化的方式给前端提 UI 改动需求。

  • AI 编程教学者:把 Agentation 作为"结构化 prompt"教学案例。

  • 做技术选型:评估 Agentation vs 0xagent / tldraw / Excalidraw 视觉反馈。

质量承诺

本资源包内源码全部来自 benjitaylor/agentation 官方 GitHub 仓库(MIT 协议),版本 0.0.1 monorepo,经本地解压验证:含 React 主组件 + MCP Server + 2 个 Claude Code Skills + 演示 example + 完整文档。用户解压后 npm install && npm run dev 即可启动。

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