Agent Desktop Ffi
C-ABI绑定库，直接调用桌面代理操作。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Agent Desktop Ffi。 它的用途是：C-ABI绑定库，直接调用桌面代理操作。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agent-desktop-ffi-x-8/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请用Python ctypes调用Agent Desktop FFI，加载libagent_desktop_ffi.dylib，先调用ad_init校验版本，然后创建适配器，用ad_snapshot截取当前屏幕快照，解析返回JSON找到第一个按钮的ref，最后用ad_execute_by_ref点击它。' 它会生成完整的Python脚本，包含初始化、快照、点击和资源释放的完整流程。
介绍
这个Skill解决了通过CLI子进程调用agent-desktop时性能损耗严重的问题。在实际开发中，每次操作都需要启动一个新进程传递JSON，高频场景下效率极低。该库提供C-ABI接口，将动态库直接链接到Python、Swift、Node、Go、C++、Ruby等语言中，实现零进程开销的调用。
使用方式很简单，你只需要用Rust的release-ffi配置文件编译生成cdylib（.dylib/.so/.dll），然后调用ad_init(AD_ABI_VERSION_MAJOR)进行ABI版本校验。之后就可以通过ad_adapter_create或ad_adapter_create_with_session创建适配器，再调用ad_snapshot获取UI快照，解析返回的JSON定位元素引用，最后用ad_execute_by_ref执行点击等操作，完成observe-act工作流。
它非常适合需要高效集成agent-desktop功能的智能体开发者、后端开发者和全栈开发者。尤其是那些在Python中通过ctypes、Node中通过ffi-napi、Go中通过cgo等方式直接调用底层能力的团队，可以显著降低延迟和资源消耗。
建议在构建时严格匹配ABI版本号，并在初始化时立即校验ad_init返回值。注意内存所有权规则：所有ad_*函数返回的字符串都需调用ad_free_string释放。详细参考ownership.md、error-handling.md等文档。
核心特点
与通过CLI子进程调用agent-desktop不同，它直接链接动态库，避免了每次操作的进程创建和JSON序列化开销，尤其适合高频、低延迟场景（如实时UI交互）。
注意事项
需要Rust工具链编译生成cdylib（依赖Cargo和release-ffi profile），且必须与agent-desktop的PlatformAdapter版本保持ABI兼容。
常见问题
如何安装这个库？
运行 cargo build --profile release-ffi -p agent-desktop-ffi，生成动态库文件。预编译包可查看 build-and-link.md。
支持哪些语言？
Python (ctypes)、Swift、Node (ffi-napi)、Go (cgo)、C++、Ruby (fiddle) 等支持C-ABI的语言。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agent-desktop-ffi-x-8/raw/index.md 读取 Agent Desktop Ffi 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agent-desktop-ffi-x-8/raw/index.md（查看排版版本）