저희 논문의 제품화된 동반 자료 Skill Distillation을 이용한 브라우저 내 확장 가능한 행동 복제(arXiv:2606.32014). 논문 및 인용을 참조하세요.

각 웹사이트가 쌓아가는 bucket of of sit’s → 브라우저 작업을 직접 기록하세요 능력을 사용하며, 모든 능력은 하나의 재사용 가능한 기술로 요약되어 → Claude Desktop(및 Claude Code)에서. 단일 사용자 로컬 제품입니다. 여러분은 본인만의 LLM API 키입니다. 런타임에는 순수 파이썬(Node 필요 없음)입니다. 벤치마크가 아닙니다.

각 웹사이트는 능력 버킷 폴더로 구성되어 있습니다. 예를 들어, github.com/{login-with-credentials, signup-with-email, …} — 새로운 녹음은 세그먼트로 분화되어 각 세그먼트는 능력과 세그먼트로 분류됩니다. 같은 능력이 하나의 버킷에 모여 하나의 스킬로 증류됩니다.

레이아웃

Journey Forge Local

Productized companion to our paper Scalable Behaviour Cloning on Browser Using via Skill Distillation (arXiv:2606.32014). See Paper & citation.

Record your own browser tasks → each website accumulates a bucket of capabilities, and every capability distills into one reusable skill → use them in Claude Desktop (and Claude Code). A single-user, local product. You bring your own LLM API key. Pure Python at runtime (no Node needed). Not a benchmark.

extension (record free-form task)
   └─► localhost server :8099   /v1/traces/init → chunks → finalize
          └─ assemble → data/traces//trace.json  (intent + events)
          └─ background harness pipeline:
               atomize → classify (capability) → bucket (per domain+capability)
               → distill bucket → SKILL.md + TRACE_GUIDE.md  → install
                 ├─ Claude Code:    ~/.claude/skills/-/SKILL.md (auto)
                 └─ Claude Desktop: .zip → upload via Settings → Skills
   /api/buckets  exposes per-site capability buckets + skills

Each website is a folder of capability buckets, e.g. github.com/{login-with-credentials, signup-with-email, …} — a new recording is atomized into segments, each segment classified into a capability, and segments of the same capability pooled into one bucket that distills into one skill.

Layout

State lives under data/harness/: buckets.json, registry.json, and skills///{SKILL.md,TRACE_GUIDE.md,meta.json,evidence.jsonl}.

Quick start

1. Configure & run the server

   cp config.example.env .env.local      # then set SF_LLM_KEY=sk-ant-...
   ./scripts/start.sh                     # or: python entry/main.py  (native window)
   

   The panel is at . The server seeds a default key (jfl-local-dev-key) the extension ships with, so it connects automatically.

2. Build & load the extension

   cd extension && pnpm install && pnpm build
   

   Chrome → chrome://extensions → enable Developer mode → Load unpacked → select extension/dist/chrome-mv3. It’s pre-pointed at the local server.