Instale o Tabbit Browser e conecte o Pi a um ambiente local que execute o LFM3-1.7B. O Pi pode usar o Tabbit CLI para ler uma tabela na sessão em que você já entrou.
Pontos principais
Modelo, cliente agente, Tabbit CLI, perfil do navegador e login no site são partes distintas.
Confirme o ID atual e se o cliente carregou o skill do Tabbit.
Comece lendo apenas dados visíveis e pare em um rascunho nomeado.
A sessão depende do perfil do Tabbit e do site; confirme a conta e o espaço.
Escolha um ambiente local para LFM3
Use o ID exato da documentação do provedor. Estar no catálogo não garante acesso para a conta ou região.
| Rota | O que confirmar | Use quando |
|---|---|---|
| Modelo | modelo local: LiquidAI/LFM3-1.7B, skill do Pi: /skill:tabbit | O modelo aparece no cliente e a conta tem acesso. |
| Navegador | Agente local + Tabbit CLI | O iniciador alcança o perfil Tabbit conectado. |
| Permissão | Conta, espaço, função | A identidade visível corresponde à tarefa. |
Prepare a conexão local com o navegador
Instale o Tabbit Browser e siga o guia rápido. Confirme que o cliente encontrou o skill Tabbit e execute diagnose. Entre no site por conta própria e confira título, URL, conta e espaço de trabalho.
OpenCode carrega o skill com @tabbit; Pi usa /skill:tabbit. Use a entrada exibida no seu cliente.
Resuma três linhas de status
Use este prompt e troque a página pelo alvo que deseja verificar.
Leia as três primeiras linhas visíveis. Retorne ID, status exato, responsável e URL. Marque campos ausentes como “não visível”. Prepare “Resumo de status com LFM3” no rascunho combinado e aguarde minha conferência.Verificações antes de escrever
| Verificação | Continue se | Pare se |
|---|---|---|
| Modelo e cliente | O modelo certo respondeu e o skill foi carregado. | Modelo, provedor ou skill não confirmados. |
| Navegador | diagnose mostra a instância Tabbit correta. | O iniciador não alcança o perfil certo. |
| Evidência | Cada resultado tem o texto visível e a URL. | O campo está oculto ou foi deduzido. |
| Rascunho | O rascunho nomeado confere com a página. | Conta, espaço ou data divergentes. |
Quando reduzir o escopo
A ficha do modelo recomenda recuperar fontes para tarefas que exigem conhecimento e alerta sobre raciocínio complexo em várias etapas. Use poucas ferramentas e revise uma amostra pequena. Mesmo com inferência local, o site e outras ferramentas podem acessar serviços de rede. Modelo local não significa fluxo totalmente offline. Teste primeiro com dados sem sensibilidade.
Comece com uma tarefa curta e somente leitura. Mantenha o rascunho visível e peça a uma pessoa para conferir cada dado antes de qualquer escrita.
Leia também: guia completo do Tabbit CLI, conectar agente ao navegador aberto, lista da primeira tarefa, CLI ou Browser MCP, configurar Codex, reutilizar sessão conectada, perfis e espaços de trabalho, como agentes controlam o navegador.
Anúncio ou ficha do modelo · Documentação de acesso.
Perguntas frequentes
LFM3-1.7B pode usar um navegador com login?
Sim, se um agente local carregar o skill Tabbit e executar o Tabbit CLI. O modelo não se conecta sozinho ao navegador.
Posso executar este modelo localmente?
Yes. The official card lists several local runtimes. Hardware and quantization affect speed and memory; test the selected checkpoint first.
O que devo verificar antes de ler a página?
Confirme a instância Tabbit, conta, espaço de trabalho e função. Pare se algum item estiver diferente.
O agente pode salvar ou enviar automaticamente?
Pare no rascunho nomeado. Uma pessoa deve conferir as fontes e aprovar a escrita.
Uma nova tarefa mantém a sessão do site?
Pode manter se usar o mesmo perfil Tabbit. Confirme a conta no início de cada tarefa.