Skyvern

🐉 LLM और कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके ब्राउज़र-आधारित वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित करें 🐉

Skyvern LLM और कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके ब्राउज़र-आधारित वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित करता है। यह एक Playwright-संगत SDK प्रदान करता है जो Playwright के ऊपर AI कार्यक्षमता जोड़ता है, साथ ही एक नो-कोड वर्कफ़्लो बिल्डर भी प्रदान करता है जो तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों प्रकार के उपयोगकर्ताओं को किसी भी वेबसाइट पर मैन्युअल वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित करने में मदद करता है, जो भंगुर या अविश्वसनीय स्वचालन समाधानों की जगह लेता है।

ब्राउज़र स्वचालन के पारंपरिक दृष्टिकोणों में वेबसाइटों के लिए कस्टम स्क्रिप्ट लिखने की आवश्यकता होती थी, जो अक्सर DOM पार्सिंग और XPath-आधारित इंटरैक्शन पर निर्भर करती थीं, जो वेबसाइट लेआउट बदलने पर टूट जाती थीं। केवल कोड-परिभाषित XPath इंटरैक्शन पर निर्भर रहने के बजाय, Skyvern वेबसाइटों को सीखने और उनके साथ इंटरैक्ट करने के लिए विज़न LLM पर निर्भर करता है।

यह कैसे काम करता है

Skyvern, BabyAGI और AutoGPT द्वारा लोकप्रिय किए गए टास्क-ड्रिवन स्वायत्त एजेंट डिज़ाइन से प्रेरित था -- एक बड़े बोनस के साथ: हम Skyvern को Playwright जैसी ब्राउज़र स्वचालन लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके वेबसाइटों के साथ इंटरैक्ट करने की क्षमता देते हैं।

Skyvern एक एजेंट का समूह (swarm) उपयोग करता है ताकि वह किसी वेबसाइट को समझ सके, और अपने कार्यों की योजना बना सके और उन्हें निष्पादित कर सके:

इस दृष्टिकोण के कुछ लाभ हैं:

1. Skyvern उन वेबसाइटों पर काम कर सकता है जिन्हें उसने पहले कभी नहीं देखा है, क्योंकि यह वर्कफ़्लो को पूरा करने के लिए आवश्यक क्रियाओं के लिए दृश्य तत्वों को मैप करने में सक्षम है, बिना किसी कस्टम कोड के।
2. Skyvern वेबसाइट लेआउट परिवर्तनों के प्रति प्रतिरोधी है, क्योंकि नेविगेट करने के दौरान हमारा सिस्टम किसी पूर्व-निर्धारित XPath या अन्य चयनकर्ताओं की तलाश नहीं करता है।
3. Skyvern एक एकल वर्कफ़्लो ले सकता है और उसे बड़ी संख्या में वेबसाइटों पर लागू कर सकता है, क्योंकि यह वर्कफ़्लो को पूरा करने के लिए आवश्यक इंटरैक्शन के बारे में तर्क करने में सक्षम है। एक विस्तृत तकनीकी रिपोर्ट यहाँ पाई जा सकती है।

डेमो

https://github.com/user-attachments/assets/5cab4668-e8e2-4982-8551-aab05ff73a7f

त्वरित आरंभ

Skyvern क्लाउड

Skyvern क्लाउड Skyvern का एक प्रबंधित क्लाउड संस्करण है जो आपको इन्फ्रास्ट्रक्चर की चिंता किए बिना Skyvern चलाने की अनुमति देता है। यह आपको समानांतर में कई Skyvern इंस्टेंस चलाने की अनुमति देता है और एंटी-बॉट डिटेक्शन तंत्र, प्रॉक्सी नेटवर्क और कैप्चा समाधानकर्ताओं के साथ बंडल किया जाता है।

यदि आप इसे आज़माना चाहते हैं, तो app.skyvern.com पर जाएं और एक खाता बनाएं।

स्थानीय रूप से चलाएँ (UI + सर्वर)

अपना पसंदीदा सेटअप तरीका चुनें:

डेटाबेस डिफ़ॉल्ट: skyvern quickstart और skyvern run server डिफ़ॉल्ट रूप से ~/.skyvern/data.db पर एक SQLite डेटाबेस का उपयोग करते हैं ताकि पिप पथ Postgres या Docker के बिना काम करे। Postgres का उपयोग करने के लिए, मौजूदा डेटाबेस के लिए --database-string पास करें (या --no-postgres को छोड़ दें ताकि quickstart अपना खुद का Postgres कंटेनर शुरू कर सके)। Docker Compose हमेशा बंडल किए गए Postgres सेवा का उपयोग करता है।

विकल्प A: pip इंस्टॉल (Python-प्रबंधित स्थानीय सेटअप के लिए अनुशंसित)

आवश्यक निर्भरताएँ:

• Python 3.11, 3.12, या 3.13

इसके अलावा, Windows के लिए:

• Rust
• C++ डेव टूल्स और Windows SDK के साथ VS Code

1. Skyvern इंस्टॉल करें

pip install "skyvern[all]"

2. Skyvern चलाएँ

skyvern quickstart

पिप क्विकस्टार्ट डिफ़ॉल्ट रूप से SQLite का उपयोग करता है। स्थानीय Postgres कंटेनर का उपयोग करने के लिए, skyvern quickstart चलाएँ (Postgres कंटेनर तब तक शुरू किया जाता है जब तक आप --no-postgres पास नहीं करते), या --database-string=postgresql+psycopg://user:pass@host:5432/dbname के साथ किसी मौजूदा डेटाबेस से कनेक्ट करें।

विकल्प B: Docker Compose

इस विकल्प का उपयोग करें यदि आप सब कुछ कंटेनरीकृत (Postgres, API, UI) चाहते हैं और Python/Node स्थानीय रूप से इंस्टॉल नहीं करना चाहते हैं।

1. Docker Desktop इंस्टॉल करें
2. रिपॉजिटरी क्लोन करें:

   git clone https://github.com/skyvern-ai/skyvern.git && cd skyvern
   

3. अपने LLM प्रदाता को .env में कॉन्फ़िगर करें (नीचे दिया गया quickstart --docker-compose कमांड इसे .env.example से बनाएगा यदि यह मौजूद नहीं है):

   cp .env.example .env  # if not already created
   # edit .env to add your LLM API key
   

4. सब कुछ शुरू करें:

   docker compose up -d
   

5. http://localhost:8080 खोलें

समस्या निवारण

(sqlite3.OperationalError) table organizations already exists — आपको pip install skyvern==1.0.31 में एक ज्ञात बग मिला। समाधान:

rm ~/.skyvern/data.db   # remove the leftover SQLite file
pip install --upgrade skyvern   # 1.0.32+ contains the fix
skyvern quickstart

यदि आप अभी भी 1.0.31 पर हैं और अपग्रेड नहीं कर सकते हैं, तो uv के माध्यम से इंस्टॉल करें:

uv pip install skyvern

pip install skyvern ResolutionImpossible के साथ विफल रहता है (litellm / fastmcp) — आपको 1.0.31 में एक निर्भरता-समाधान विरोध मिला। या तो 1.0.32+ में अपग्रेड करें या uv का उपयोग करें: uv pip install skyvern.

SDK

Skyvern एक Playwright एक्सटेंशन है जो AI-संचालित ब्राउज़र स्वचालन जोड़ता है। यह आपको Playwright की पूरी शक्ति और अतिरिक्त AI क्षमताएँ देता है - तत्वों के साथ इंटरैक्ट करने, डेटा निकालने और जटिल मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित करने के लिए प्राकृतिक भाषा संकेतों का उपयोग करें।

स्थापना:

• Python SDK / क्लाउड API: pip install skyvern
• स्थानीय सर्वर + पैकेज्ड UI: pip install "skyvern[all]" फिर चलाएँ skyvern quickstart
• स्थानीय सर्वर + Postgres के साथ पैकेज्ड UI: pip install "skyvern[all]" फिर चलाएँ skyvern quickstart --database-string=postgresql+psycopg://user:pass@host:5432/dbname
• किसी मौजूदा API के लिए पैकेज्ड UI: pip install "skyvern[ui]" फिर VITE_API_BASE_URL सेट करें (और VITE_SKYVERN_API_KEY यदि आपके API को कुंजी की आवश्यकता है) और skyvern run ui चलाएँ
• TypeScript: npm install @skyvern/client

AI-संचालित पेज कमांड

Skyvern पेज ऑब्जेक्ट पर चार मुख्य AI कमांड जोड़ता है:

कमांड	विवरण
page.act(prompt)	प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके क्रियाएँ करें (जैसे, "लॉगिन बटन पर क्लिक करें")
page.extract(prompt, schema)	वैकल्पिक JSON स्कीमा के साथ पेज से संरचित डेटा निकालें
page.validate(prompt)	पेज की स्थिति मान्य करें, bool लौटाता है (जैसे, "जाँचें कि उपयोगकर्ता लॉग इन है या नहीं")
page.prompt(prompt, schema)	वैकल्पिक प्रतिक्रिया स्कीमा के साथ LLM को मनमाने प्रॉम्प्ट भेजें

इसके अतिरिक्त, page.agent उच्च-स्तरीय वर्कफ़्लो कमांड प्रदान करता है:

कमांड	विवरण
page.agent.run_task(prompt)	जटिल मल्टी-स्टेप कार्य निष्पादित करें
page.agent.login(credential_type, credential_id)	संग्रहीत क्रेडेंशियल्स के साथ प्रमाणित करें (Skyvern, Bitwarden, 1Password)
page.agent.download_files(prompt)	नेविगेट करें और फ़ाइलें डाउनलोड करें
page.agent.run_workflow(workflow_id)	पूर्व-निर्मित वर्कफ़्लोज़ निष्पादित करें

AI-संवर्धित Playwright क्रियाएँ

सभी मानक Playwright क्रियाएँ AI-संचालित तत्व स्थान के लिए एक वैकल्पिक prompt पैरामीटर का समर्थन करती हैं:

क्रिया	Playwright	AI-संवर्धित
क्लिक	page.click("#btn")	page.click(prompt="Click login button")
भरें	page.fill("#email", "a@b.com")	page.fill(prompt="Email field", value="a@b.com")
चुनें	page.select_option("#country", "US")	page.select_option(prompt="Country dropdown", value="US")
अपलोड करें	page.upload_file("#file", "doc.pdf")	page.upload_file(prompt="Upload area", files="doc.pdf")

तीन इंटरैक्शन मोड:

# 1. Traditional Playwright - CSS/XPath selectors
await page.click("#submit-button")

# 2. AI-powered - natural language
await page.click(prompt="Click the green Submit button")

# 3. AI fallback - tries selector first, falls back to AI if it fails
await page.click("#submit-btn", prompt="Click the Submit button")

मुख्य AI कमांड - उदाहरण

# act - Perform actions using natural language
await page.act("Click the login button and wait for the dashboard to load")

# extract - Extract structured data with optional JSON schema
result = await page.extract("Get the product name and price")
result = await page.extract(
    prompt="Extract order details",
    schema={"order_id": "string", "total": "number", "items": "array"}
)

# validate - Check page state (returns bool)
is_logged_in = await page.validate("Check if the user is logged in")

# prompt - Send arbitrary prompts to the LLM
summary = await page.prompt("Summarize what's on this page")

त्वरित आरंभ उदाहरण

UI के माध्यम से चलाएँ:

skyvern run all

वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से कार्य चलाने के लिए http://localhost:8080 पर जाएँ। यदि पैकेज्ड UI गायब है, तो skyvern run ui मेल खाते UI पैकेज को इंस्टॉल करने की पेशकश करेगा।

किसी मौजूदा Skyvern API के विरुद्ध केवल पैकेज्ड UI चलाने के लिए, skyvern[ui] इंस्टॉल करें और नीचे दिए गए पर्यावरण चर सेट करें फिर skyvern run ui चलाएँ:

• VITE_API_BASE_URL (जैसे http://localhost:8000/api/v1) — UI को आपके Skyvern API की ओर इंगित करता है
• VITE_SKYVERN_API_KEY — API कुंजी यदि आपके API को इसकी आवश्यकता है
• VITE_WSS_BASE_URL — WebSocket समापन बिंदु (सेट न होने पर VITE_API_BASE_URL से अनुमानित)
• VITE_ARTIFACT_API_BASE_URL — आर्टिफैक्ट डाउनलोड के लिए आधार URL
• VITE_BROWSER_STREAMING_MODE — ब्राउज़र व्यूपोर्ट स्ट्रीमिंग मोड

Python SDK:

from skyvern import Skyvern

# Local mode
skyvern = Skyvern.local()

# Or connect to Skyvern Cloud
skyvern = Skyvern(api_key="your-api-key")

# Launch browser and get page
browser = await skyvern.launch_cloud_browser()
page = await browser.get_working_page()

# Mix Playwright with AI-powered actions
await page.goto("https://example.com")
await page.click("#login-button")  # Traditional Playwright
await page.agent.login(credential_type="skyvern", credential_id="cred_123")  # AI login
await page.click(prompt="Add first item to cart")  # AI-augmented click
await page.agent.run_task("Complete checkout with: John Snow, 12345")  # AI task

TypeScript SDK:

import { Skyvern } from "@skyvern/client";

const skyvern = new Skyvern({ apiKey: "your-api-key" });
const browser = await skyvern.launchCloudBrowser();
const page = await browser.getWorkingPage();

// Mix Playwright with AI-powered actions
await page.goto("https://example.com");
await page.click("#login-button");  // Traditional Playwright
await page.agent.login("skyvern", { credentialId: "cred_123" });  // AI login
await page.click({ prompt: "Add first item to cart" });  // AI-augmented click
await page.agent.runTask("Complete checkout with: John Snow, 12345");  // AI task

await browser.close();

सरल कार्य निष्पादन:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern()
task = await skyvern.run_task(prompt="Find the top post on hackernews today")
print(task)

उन्नत उपयोग

अपने स्वयं के ब्राउज़र को नियंत्रित करें (Chrome)

Skyvern को अपने मौजूदा Chrome ब्राउज़र को नियंत्रित करने दें - आपके सभी कुकीज़, लॉगिन और एक्सटेंशन के साथ।

चरण 1: Chrome में रिमोट डिबगिंग सक्षम करें

1. Chrome खोलें और chrome://inspect/#remote-debugging पर जाएँ
2. डिबगिंग सर्वर शुरू करने के लिए Enable पर क्लिक करें
3. आपको दिखाई देना चाहिए: Server running at: 127.0.0.1:9222

[!सुझाव] skyvern init browser कमांड यह स्वचालित रूप से कर सकता है - यह chrome://inspect/#remote-debugging खोलता है, आपके इसे सक्षम करने की प्रतीक्षा करता है, और कॉन्फ़िगरेशन सहेजता है।

चरण 2: Skyvern कनेक्ट करें

विकल्प A — Python कोड:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(
    base_url="http://localhost:8000",
    api_key="YOUR_API_KEY",
    browser_address="http://127.0.0.1:9222",
)
task = await skyvern.run_task(
    prompt="Find the top post on hackernews today",
)

विकल्प B — Skyvern सेवा:

अपनी .env फ़ाइल में दो चर जोड़ें:

BROWSER_TYPE=cdp-connect
BROWSER_REMOTE_DEBUGGING_URL=http://127.0.0.1:9222

Skyvern सेवा skyvern run all पुनरारंभ करें और UI या कोड के माध्यम से कार्य चलाएँ

Skyvern क्लाउड को अपने स्थानीय ब्राउज़र से कनेक्ट करें

Skyvern क्लाउड को आपके मशीन पर चल रहे Chrome ब्राउज़र को नियंत्रित करने दें - आपके सभी मौजूदा कुकीज़, लॉगिन और एक्सटेंशन के साथ। उन साइटों को स्वचालित करने के लिए उपयोगी जहाँ आप पहले से लॉग इन हैं या वीपीएन के पीछे हैं।

# One command to start Chrome + create a tunnel to Skyvern Cloud
skyvern browser serve --tunnel

फिर अपने कार्य में टनल URL का उपयोग करें:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(api_key="your-api-key")
task = await skyvern.run_task(
    prompt="Download the latest invoice from my account",
    browser_address="https://abc123.ngrok-free.dev",
)

[!चेतावनी] टनल के माध्यम से अपने ब्राउज़र को उजागर करते समय हमेशा --api-key का उपयोग करें। इसके बिना, URL वाले किसी भी व्यक्ति का आपके ब्राउज़र पर पूर्ण नियंत्रण होता है। सुरक्षा दस्तावेज़ देखें।

सभी विकल्पों, मैन्युअल टनल सेटअप और समस्या निवारण के लिए पूर्ण दस्तावेज़ देखें।

अपने रन से लगातार आउटपुट स्कीमा प्राप्त करें

आप data_extraction_schema पैरामीटर जोड़कर ऐसा कर सकते हैं:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern()
task = await skyvern.run_task(
    prompt="Find the top post on hackernews today",
    data_extraction_schema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "title": {
                "type": "string",
                "description": "The title of the top post"
            },
            "url": {
                "type": "string",
                "description": "The URL of the top post"
            },
            "points": {
                "type": "integer",
                "description": "Number of points the post has received"
            }
        }
    }
)

समस्याओं के डीबग करने के लिए सहायक कमांड

# Launch the Skyvern Server Separately*
skyvern run server

# Launch the Skyvern UI
skyvern run ui

# Check status of the Skyvern service
skyvern status

# Stop the Skyvern service
skyvern stop all

# Stop the Skyvern UI
skyvern stop ui

# Stop the Skyvern Server Separately
skyvern stop server

प्रदर्शन और मूल्यांकन

Skyvern का WebBench बेंचमार्क पर SOTA प्रदर्शन है, जिसमें 64.4% सटीकता है। तकनीकी रिपोर्ट + मूल्यांकन यहाँ पाया जा सकता है।

WRITE कार्यों पर प्रदर्शन (जैसे फॉर्म भरना, लॉगिन करना, फ़ाइलें डाउनलोड करना, आदि)

Skyvern WRITE कार्यों (जैसे फॉर्म भरना, लॉगिन करना, फ़ाइलें डाउनलोड करना, आदि) पर सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला एजेंट है, जो मुख्य रूप से RPA (रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन) संबंधित कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है।

Skyvern विशेषताएँ

Skyvern कार्य

कार्य Skyvern के भीतर मूलभूत निर्माण खंड हैं। प्रत्येक कार्य Skyvern को एक एकल अनुरोध है, जो उसे एक वेबसाइट के माध्यम से नेविगेट करने और एक विशिष्ट लक्ष्य प्राप्त करने का निर्देश देता है।

कार्यों के लिए आपको url, prompt निर्दिष्ट करना आवश्यक है, और वैकल्पिक रूप से data schema (यदि आप चाहते हैं कि आउटपुट किसी विशिष्ट स्कीमा के अनुरूप हो) और error codes (यदि आप चाहते हैं कि Skyvern विशिष्ट स्थितियों में चलना बंद कर दे) शामिल कर सकते हैं।

Skyvern वर्कफ़्लोज़

वर्कफ़्लोज़ कई कार्यों को एक साथ जोड़कर काम की एक सुसंगत इकाई बनाने का एक तरीका हैं।

उदाहरण के लिए, यदि आप 1 जनवरी से नई सभी चालान डाउनलोड करना चाहते हैं, तो आप एक ऐसा वर्कफ़्लो बना सकते हैं जो पहले चालान पृष्ठ पर नेविगेट करता है, फिर केवल 1 जनवरी से नए चालान दिखाने के लिए फ़िल्टर करता है, सभी पात्र चालानों की सूची निकालता है, और प्रत्येक चालान को डाउनलोड करने के लिए उस पर पुनरावृत्त करता है।

एक और उदाहरण यह है कि यदि आप ई-कॉमर्स स्टोर से उत्पाद खरीदने को स्वचालित करना चाहते हैं, तो आप एक ऐसा वर्कफ़्लो बना सकते हैं जो पहले वांछित उत्पाद पर नेविगेट करता है, फिर उसे कार्ट में जोड़ता है। दूसरा, यह कार्ट पर नेविगेट करेगा और कार्ट की स्थिति को मान्य करेगा। अंत में, यह खरीदारी पूरी करने के लिए चेकआउट प्रक्रिया से गुजरेगा।

समर्थित वर्कफ़्लो सुविधाओं में शामिल हैं:

1. ब्राउज़र कार्य
2. ब्राउज़र क्रिया
3. डेटा निष्कर्षण
4. मान्यता
5. फॉर लूप
6. फ़ाइल पार्सिंग
7. ईमेल भेजना
8. टेक्स्ट प्रॉम्प्ट
9. HTTP अनुरोध ब्लॉक
10. कस्टम कोड ब्लॉक
11. ब्लॉक स्टोरेज में फ़ाइलें अपलोड करना
12. (जल्द ही) सशर्त

लाइवस्ट्रीमिंग

Skyvern आपको ब्राउज़र के व्यूपोर्ट को अपने स्थानीय मशीन पर लाइवस्ट्रीम करने की अनुमति देता है ताकि आप देख सकें कि Skyvern वेब पर वास्तव में क्या कर रहा है। यह डीबगिंग और यह समझने के लिए उपयोगी है कि Skyvern किसी वेबसाइट के साथ कैसे इंटरैक्ट कर रहा है, और आवश्यक होने पर हस्तक्षेप करने के लिए।

फॉर्म भरना

Skyvern वेबसाइटों पर फॉर्म इनपुट भरने में सक्षम है। navigation_goal के माध्यम से जानकारी प्रदान करने से Skyvern जानकारी को समझ सकेगा और तदनुसार फॉर्म भर देगा।

डेटा निष्कर्षण

Skyvern वेबसाइट से डेटा निकालने में भी सक्षम है।

आप मुख्य प्रॉम्प्ट के भीतर सीधे data_extraction_schema निर्दिष्ट कर सकते हैं ताकि Skyvern को बताया जा सके कि आप वेबसाइट से कौन सा डेटा निकालना चाहते हैं, jsonc प्रारूप में। Skyvern का आउटपुट प्रदान की गई स्कीमा के अनुसार संरचित होगा।

फ़ाइल डाउनलोड करना

Skyvern वेबसाइट से फ़ाइलें डाउनलोड करने में भी सक्षम है। सभी डाउनलोड की गई फ़ाइलें स्वचालित रूप से ब्लॉक स्टोरेज पर अपलोड हो जाती हैं (यदि कॉन्फ़िगर किया गया है), और आप उन्हें UI के माध्यम से एक्सेस कर सकते हैं।

प्रमाणीकरण

Skyvern कई अलग-अलग प्रमाणीकरण विधियों का समर्थन करता है ताकि लॉगिन के पीछे कार्यों को स्वचालित करना आसान हो सके। यदि आप इसे आज़माना चाहते हैं, तो कृपया हमसे ईमेल के माध्यम से या डिस्कॉर्ड पर संपर्क करें।

🔐 2FA समर्थन (TOTP)

Skyvern कई अलग-अलग 2FA विधियों का समर्थन करता है ताकि आप उन वर्कफ़्लो को स्वचालित कर सकें जिनमें 2FA की आवश्यकता होती है।

उदाहरणों में शामिल हैं:

1. QR-आधारित 2FA (जैसे Google Authenticator, Authy)
2. ईमेल-आधारित 2FA
3. SMS-आधारित 2FA

🔐 2FA समर्थन के बारे में अधिक जानें यहाँ।

पासवर्ड मैनेजर एकीकरण

Skyvern वर्तमान में निम्नलिखित पासवर्ड मैनेजर एकीकरण का समर्थन करता है:

• Bitwarden
• कस्टम क्रेडेंशियल सेवा (HTTP API)
• 1Password
• LastPass

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP)

Skyvern मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) का समर्थन करता है ताकि आप किसी भी LLM का उपयोग कर सकें जो MCP का समर्थन करता है।

MCP दस्तावेज़ देखें यहाँ

Zapier / Make.com / N8N एकीकरण

Skyvern Zapier, Make.com, और N8N का समर्थन करता है ताकि आप अपने Skyvern वर्कफ़्लो को अन्य ऐप्स से जोड़ सकें।

• Zapier
• Make.com
• N8N

🔐 2FA समर्थन के बारे में अधिक जानें यहाँ।

Skyvern के वास्तविक-विश्व उदाहरण

हमें यह देखना अच्छा लगता है कि Skyvern का उपयोग वास्तविक दुनिया में कैसे किया जा रहा है। यहाँ कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि वास्तविक दुनिया में वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए Skyvern का उपयोग कैसे किया जा रहा है। कृपया अपने स्वयं के उदाहरण जोड़ने के लिए PR खोलें!

विभिन्न वेबसाइटों पर इनवॉइस डाउनलोड करना

इसे लाइव देखने के लिए डेमो बुक करें

नौकरी आवेदन प्रक्रिया को स्वचालित करें

💡 इसे क्रियान्वित देखें

एक विनिर्माण कंपनी के लिए सामग्री खरीद को स्वचालित करें

💡 इसे क्रियान्वित देखें

सरकारी वेबसाइटों पर नेविगेट करके खाता पंजीकरण या फॉर्म भरना

💡 इसे क्रियान्वित देखें

यादृच्छिक संपर्क फॉर्म भरना

💡 इसे क्रियान्वित देखें

किसी भी भाषा में बीमा प्रदाताओं से बीमा कोट्स प्राप्त करना

💡 इसे क्रियान्वित देखें

💡 इसे क्रियान्वित देखें

योगदानकर्ता सेटअप

सुनिश्चित करें कि uv स्थापित है।

1. अपना वर्चुअल वातावरण बनाने के लिए यह चलाएँ (.venv)

   uv sync --group dev
   

2. प्रारंभिक सर्वर कॉन्फ़िगरेशन करें

   uv run skyvern quickstart
   

3. UI का उपयोग शुरू करने के लिए अपने ब्राउज़र में http://localhost:8080 पर जाएँ Skyvern CLI Windows, WSL, macOS, और Linux वातावरण का समर्थन करता है।

दस्तावेज़ीकरण

अधिक व्यापक दस्तावेज़ हमारे 📕 दस्तावेज़ पृष्ठ पर पाए जा सकते हैं। कृपया हमें बताएं कि क्या कुछ अस्पष्ट या लापता है, एक issue खोलकर या हमसे ईमेल के माध्यम से या डिस्कॉर्ड पर संपर्क करके।

समर्थित LLM

प्रदाता	समर्थित मॉडल
OpenAI	GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini
Anthropic	Claude 4.7 Opus, Claude 4.6 (Sonnet, Opus), Claude 4.5 (Haiku, Sonnet, Opus)
Azure OpenAI	आपके Azure सदस्यता पर तैनात कोई भी GPT मॉडल
AWS Bedrock	Claude 4.7, Claude 4.6 (Sonnet, Opus), Claude 4.5 (Sonnet, Opus)
Gemini	Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Pro/Flash
Ollama	Ollama के माध्यम से कोई भी स्थानीय रूप से होस्ट किया गया मॉडल चलाएँ
OpenRouter	OpenRouter के माध्यम से मॉडल एक्सेस करें
OpenAI-संगत	कोई भी कस्टम API एंडपॉइंट जो OpenAI के API प्रारूप का पालन करता है (liteLLM के माध्यम से)

सभी उपलब्ध मॉडल कुंजियों, पर्यावरण चर, और बहु-मॉडल सेटअप सहित विस्तृत LLM कॉन्फ़िगरेशन के लिए, LLM कॉन्फ़िगरेशन दस्तावेज़ देखें।

योगदान

हम PR और सुझावों का स्वागत करते हैं! PR/issue खोलने या हमसे ईमेल के माध्यम से या डिस्कॉर्ड पर संपर्क करने में संकोच न करें। कृपया हमारे योगदान गाइड और "Help Wanted" issues पर एक नज़र डालें आरंभ करने के लिए!

यदि आप skyvern रिपॉजिटरी के साथ चैट करना चाहते हैं ताकि इसकी संरचना, इस पर निर्माण कैसे करें, और उपयोग प्रश्नों को हल करने के तरीके का उच्च-स्तरीय अवलोकन प्राप्त हो, तो Code Sage देखें।

टेलीमेट्री

डिफ़ॉल्ट रूप से, Skyvern बुनियादी उपयोग आँकड़े एकत्र करता है ताकि हम समझ सकें कि Skyvern का उपयोग कैसे किया जा रहा है। यदि आप टेलीमेट्री से ऑप्ट-आउट करना चाहते हैं, तो कृपया SKYVERN_TELEMETRY पर्यावरण चर को false पर सेट करें।

लाइसेंस

Skyvern का ओपन सोर्स रिपॉजिटरी एक प्रबंधित क्लाउड के माध्यम से समर्थित है। Skyvern को शक्ति देने वाला सभी मुख्य तर्क इस ओपन सोर्स रिपॉजिटरी में AGPL-3.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है, हमारे प्रबंधित क्लाउड ऑफरिंग में उपलब्ध एंटी-बॉट उपायों के अपवाद के साथ।

यदि आपके पास लाइसेंसिंग के बारे में कोई प्रश्न या चिंताएँ हैं, तो कृपया हमसे संपर्क करें और हमें मदद करने में खुशी होगी।

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