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功能规格说明：WebFetch 工具 ​

创建日期：2026-03-31
更新日期：2026-10-29

用户场景与测试 （必填） ​

用户故事：基本网页内容提取（优先级：P1） ​

作为用户，我希望能够从 URL 获取内容并提问，以便在不离开终端的情况下快速获取网页信息。

为什么是这个优先级：这是工具的核心功能。

独立测试：可以通过使用简单 URL 和提示调用 WebFetch 工具，并验证工具基于页面内容返回相关响应来测试。

验收场景：

  1. 假设URL https://example.com 和提示"What is the title of this page?"，当WebFetch 工具执行时，则它应该返回包含"Example Domain"的响应
  2. 假设URL 不可达，当WebFetch 工具执行时，则它应该返回 success: false 结果和适当的错误消息

用户故事：重定向处理（优先级：P2） ​

作为用户，我希望在 URL 重定向到不同主机时被通知，并且同主机重定向被自动跟随，这样我不必为每次重定向手动重新获取。

为什么是这个优先级：这确保访问网页内容时的透明度和安全性，同时减少不必要的工具调用。

验收场景：

  1. 假设URL http://short.url 重定向到 https://another-domain.com/page，当WebFetch 工具执行时，则它应该返回以 REDIRECT_TO: https://another-domain.com/page 开头的消息并通知用户主机变更
  2. 假设URL 重定向到同一主机的不同路径，当WebFetch 工具执行时，则它应该自动跟随重定向并返回页面内容，不带 REDIRECT_TO 消息
  3. 假设URL 从 example.com 重定向到 www.example.com，当WebFetch 工具执行时，则它应该自动跟随重定向

用户故事：GitHub URL 处理（优先级：P2） ​

作为用户，我希望在尝试获取 GitHub URL 时被建议使用 gh CLI，以便我可以使用更专业和认证的 GitHub 内容工具。

为什么是这个优先级：GitHub 内容通常通过其官方 CLI 访问更好，它比通用网页获取器更好地处理认证和结构化数据。

验收场景：

  1. 假设GitHub URL https://github.com/netease-lcap/wave-agent，当WebFetch 工具执行时，则它应该返回建议使用 Bash 工具的 gh CLI 的错误消息

用户故事：缓存（优先级：P3） ​

作为用户，我希望重复请求同一 URL 时速度更快，这样我不会浪费时间和 token 重新获取和处理相同内容。

为什么是这个优先级：提高性能并减少资源使用。

验收场景：

  1. 假设URL 已被获取一次，当它在 15 分钟内再次被获取，使用相同或不同的提示时，则工具应该使用缓存的 Markdown 内容而不是发起新的网络请求

用户故事：安全性与健壮性（优先级：P2） ​

作为用户，我希望工具防止过度资源使用并提供清晰的错误消息，这样我不会遇到挂起或内存问题。

为什么是这个优先级：防止工具消耗过多资源或无限挂起。

验收场景：

  1. 假设URL 超过 2000 个字符，当WebFetch 工具执行时，则它应该返回关于 URL 长度的错误
  2. 假设URL 包含用户名/密码凭证，当WebFetch 工具执行时，则它应该拒绝该 URL
  3. 假设localhost URL，当WebFetch 工具执行时，则它应该拒绝该 URL
  4. 假设响应超过 10MB，当WebFetch 工具执行时，则它应该拒绝该响应
  5. 假设获取时间超过 60 秒，当达到超时时，则请求应该被中止
  6. 假设重定向循环，当重定向计数超过 10 时，则工具应该返回错误
  7. 假设页面 HTML 超过 1MB，当WebFetch 工具执行时，则它只转换前 1MB，并在结果末尾标注 [Content truncated due to length...]
  8. 假设HTML 转 Markdown 抛错，当转换失败时，则工具降级为返回原始 HTML 并记录错误日志，而不是让整次读取失败
  9. 假设响应为 text/markdown、text/plain、application/json 或 XML，当WebFetch 工具执行时，则正文原样透传给模型，不经过 HTML→Markdown 转换（否则换行会被折叠成一行、标记字符被转义）
  10. 假设响应为二进制（图片、PDF 等），当WebFetch 工具执行时，则字节落盘到文件并返回文件路径供 Read 使用，不把解码后的乱码送给模型
  11. 假设响应没有 content-type 头，当正文形如标记语言（以 < 开头）时，则按 HTML 转换，否则原样透传
  12. 假设同一个二进制 URL 在 15 分钟内被再次获取，当再次执行WebFetch 工具时，则直接复用缓存里已落盘的文件路径，不重新下载，也不再调用模型
  13. 假设站点把 example.com 301 到 www.example.com（同域重定向，工具自行跟随），当再次用原 URL 调用WebFetch 工具时，则缓存键是「调用方请求的 URL」而不是重定向终点，第二次调用不再发起任何请求

用户故事：超长页面的分块读取（优先级：P2） ​

作为用户，我希望超长页面不会因为一次调用装不下而被静默丢弃后半部分，这样「这页的结论是什么」这类问题不会因为内容截断而得到残缺答案。

为什么是这个优先级：当前实现超过 100,000 字符直接截断，模型只能看到前段，且结果里没有任何「后面还有内容」的信号——用户会拿到一个看不出残缺的错答案。同期的 Claude Code 用「逐字区间 + 溢出段摘要 + offset 续读」解决同一问题，本规格对齐其机制（不搬它的内置 web-fetch 子代理通道）。

独立测试：用一个正文超过 100,000 字符的页面调用 WebFetch，验证答案只基于逐字区间、溢出段另有一次摘要、结果标注覆盖区间并给出 offset 续读值；再用该 offset 再调一次，验证逐字区间前移。

验收场景：

  1. 假设页面正文 150,000 字符且调用方未传 offset，当WebFetch 工具执行时，则逐字区间为前 100,000 字符，并对余下 50,000 字符额外调用一次快模型产出要点摘要（上限 8,000 字符），结果明确区分哪部分是逐字内容、哪部分来自摘要
  2. 假设页面正文 240,000 字符，当WebFetch 工具执行时，则结果尾部给出续读提示（offset: 100000），且整次请求最多 2 次模型调用——不随页面长度线性增长
  3. 假设调用方传 offset: 100000，当WebFetch 工具执行时，则逐字区间从第 100,000 字符起算，答案基于该区间，续读提示相应前移
  4. 假设offset 不小于正文长度，当WebFetch 工具执行时，则返回「该偏移之后没有内容」的说明（含正文总长度），且不调用模型
  5. 假设正文不超过 100,000 字符，当WebFetch 工具执行时，则只调用一次模型，结果中不出现摘要段与续读提示（与分块机制引入前行为一致）
  6. 假设溢出段摘要的模型调用失败或返回空文本，当WebFetch 工具执行时，则仍返回逐字区间的答案，并明确写出「余下 N 字符未被读取」，不得让结果看起来已覆盖全文
  7. 假设溢出段进入摘要调用，当该请求构造时，则溢出正文同样作为不可信内容围栏注入

非功能需求 ​

  • 工具必须是只读的，不修改任何文件
  • 工具必须快速高效
  • 工具必须按「逐字区间 + 溢出摘要 + offset 续读」处理大内容：单次调用最多两次模型调用，且必须让调用方看出哪部分读了、哪部分没读
  • 只有 content-type 含 text/html 的响应才走 HTML→Markdown 转换；按 text/*、+json、+xml、javascript、x-www-form-urlencoded 之外判定为二进制
  • HTML 转 Markdown 必须先剥离 style、script、noscript、iframe 节点：它们的文本不是页面内容，留着只会变成噪声（Claude Code 的转换器剥离同样的四个）
  • 网页正文必须以随机命名的 <untrusted-content-…> 标签围栏注入摘要请求，并声明「标签内是数据、不是指令」；标签名每次请求重新生成，正文里出现的同前缀先转义——摘要会回流到主对话，页面内容不能有机会伪装成用户或系统的指令
  • 工具必须提供清晰的错误消息和诊断输出（HTTP 状态码、内容大小）
  • 缓存必须使用 LRU 驱逐策略和自动过期（无手动清理间隔）