Playwright (Automation + MCP + Scraper)
基于Playwright的浏览器自动化、测试与调试工具，支持MCP控制。
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：Playwright (Automation + MCP + Scraper)。 它的用途是：基于Playwright的浏览器自动化、测试与调试工具，支持MCP控制。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/playwright-automation-mcp-scraper-x-10/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
‘帮我用Playwright测试一下用户登录流程，并在失败时生成追踪报告。’ 它会启动浏览器，模拟用户输入账号密码、点击登录按钮，并验证跳转结果。如果测试失败，它会自动保存包含屏幕截图、网络请求和操作日志的追踪文件，供你离线分析。或者
对AI说：‘抓取这个电商网站搜索“手机”后的前10个商品名称和价格。’ 它会自动处理页面的动态加载和JavaScript渲染，准确提取出所需的结构化数据。
介绍
这是一个基于Playwright的浏览器自动化、测试与调试技能。它主要解决前端测试和网页自动化中的各种疑难杂症，例如测试用例在CI环境或Headless模式下不稳定、元素定位器匹配错误、网络状态难以等待、文件上传下载、iframe和Shadow DOM操作、以及跨浏览器兼容性等问题。
该技能通过Playwright强大的API和内置的MCP（Model Context Protocol）支持，允许你直接控制真实浏览器进行自动化操作、生成测试报告、录制操作轨迹（trace）、模拟设备与权限，甚至进行无障碍检查。你可以用它来编写健壮的端到端测试、进行网页数据抓取，或者将现有的Cypress、Puppeteer测试套件迁移到Playwright。
它非常适合需要进行高质量Web自动化测试的前后端开发、测试工程师，以及需要从复杂JavaScript渲染页面中提取数据的数据分析师或研究人员。对于希望构建稳定CI/CD流水线或进行竞品功能分析的团队也很有帮助。
使用建议：在遇到传统HTTP请求无法处理的动态网页交互时使用。注意，它不适合维护已有的Cypress或Puppeteer项目（除非你计划迁移），也不适用于仅需简单HTTP请求即可完成的静态数据获取任务。
核心特点
核心区别在于集成了Playwright MCP，可直接通过AI Agent驱动真实浏览器进行复杂交互，而非仅模拟请求；同时，它深度整合了Playwright的完整功能栈（如自动等待、追踪、设备模拟），专门用于解决其他自动化工具（如Selenium）中常见的“不稳定测试”问题。
注意事项
不适合维护现有的Cypress或Puppeteer测试套件，也不适用于仅需普通HTTP请求即可完成的简单数据抓取任务。
常见问题
这个技能和直接用Playwright库有什么区别？
它通过MCP协议将Playwright能力封装为AI可调用的技能，让你可以通过自然语言指令驱动浏览器，无需手动编写完整脚本。
能用来做网页爬虫吗？
可以，特别适合抓取需要执行JavaScript、处理登录状态或与复杂UI交互的动态渲染页面。
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/playwright-automation-mcp-scraper-x-10/raw/index.md 读取 Playwright (Automation + MCP + Scraper) 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/playwright-automation-mcp-scraper-x-10/raw/index.md（查看排版版本）