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-7/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，并检查登录后的仪表盘是否正常加载。’，它会启动浏览器，导航到登录页，自动填写凭证并提交，然后验证登录成功后的页面元素和网络请求，最后生成一份带有截图和追踪文件的测试报告。或者，你可以说：‘抓取这个电商网站搜索“手机”后的前10个商品名称和价格。’，它会模拟真实用户搜索行为，等待页面完全渲染，然后定位并提取所需的动态数据。
介绍
本Skill旨在解决现代Web开发与测试中复杂的浏览器交互问题。当自动化测试不稳定、仅在特定环境（如CI或无头模式）下失败、元素定位困难、或需要模拟真实用户操作（如处理弹窗、iframe、文件上传下载）时，它提供了强大的解决方案。
通过集成Playwright的核心能力，它允许用户编写可靠的脚本来自动化浏览器操作、进行端到端测试、调试疑难问题，并可通过MCP（Model Context Protocol）协议实现对浏览器的程序化控制，方便集成到AI Agent工作流中。
它非常适合需要处理复杂Web应用的前端开发、测试工程师、全栈开发以及进行数据抓取和分析的数据分析师。无论是为了保障Web应用质量，还是为了从动态渲染的页面中提取数据，这个Skill都能提供专业级的支持。
使用建议：对于已有稳定Cypress或Puppeteer测试套件的项目，迁移需评估成本。对于简单的HTTP请求场景，使用专门的HTTP客户端（如axios）可能更高效。建议充分利用Playwright的自动等待、追踪（trace）和报告功能来提升测试的可靠性和可调试性。
核心特点
核心区别在于深度整合了Playwright的完整能力与MCP协议，不仅是一个测试工具，更是一个可通过AI Agent直接驱动和控制真实浏览器进行复杂操作（如登录状态保持、请求拦截与重放、设备模拟）的自动化平台，特别擅长解决那些在CI、无头模式或复杂JS渲染页面中出现的疑难问题。
注意事项
不适合维护已有的Cypress或Puppeteer测试套件，也不适用于纯HTTP请求即可完成的简单任务。
常见问题
这个Skill和直接用Playwright有什么区别？
它封装了Playwright的核心功能并通过MCP协议暴露，使得AI Agent（如Claude）可以直接理解和执行浏览器自动化指令，无需用户手动编写完整脚本，降低了使用门槛并便于集成到智能体工作流中。
能用来做什么类型的测试？
主要用于Web应用的端到端（E2E）测试、组件测试、跨浏览器兼容性测试、可访问性检查，以及模拟复杂用户交互场景（如文件操作、权限弹窗、网络条件模拟）。
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-7/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-7/raw/index.md（查看排版版本）