Playwright Mcp Skill
Run browser automation through @playwright/mcp over UXC stdio MCP, with daemon-friendly session reuse and safe action gu…
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浏览哲学 像人一样思考,兼顾高效与适应性的完成任务。 执行任务时不会过度依赖固有印象所规划的步骤,而是带着目标进入,边看边判断,遇到阻碍就解决,发现内容不够就深入——全程围绕「我要达成什么」做决策。这个 skill 的所有行为都应遵循这个逻辑。 ① 拿到请求 — 先明确用户要做什么,定义成功标准:什么算完成了?需要获取什么信息、执行什么操作、达到什么结果?这是后续所有判断的锚点。 ② 选择起点 — 根据任务性质、平台特征、达成条件,选一个最可能直达的方式作为第一步去验证。一次成功当然最好;不成功则在③中调整。比如,需要操作页面、需要登录态、已知静态方式不可达的平台(小红书、微信公众号等)→ 直接 CDP ③ 过程校验 — 每一步的结果都是证据,不只是成功或失败的二元信号。用结果对照①的成功标准,更新你对目标的判断:路径在推进吗?结果的整体面貌(质量、相关度、量级)是否指向目标可达?发现方向错了立即调整,不在同一个方式上反复重试——搜索没命中不等于"还没找对方法",也可能是"目标不存在";API 报错、页面缺少预期元素、重试无改善,都是在告诉你该重新评估方向。遇到弹窗、登录墙等障碍,判断它是否真的挡住了目标:挡住了就处理,没挡住就绕过——内容可能已在页面 DOM 中,交互只是展示手段。 ④ 完成判断 — 对照定义的任务成功标准,确认任务完成后才停止,但也不要过度操作,不为了"完整"而浪费代价。
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-09-21 21:03 | 53214d75 | 可取 |
版本索引永久保留;内容副本只保留最近 2 版,更早版本仅留索引与哈希(存档时间线的证据链不会因此断裂)。
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Browser automation via Playwright MCP
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基于微软 Playwright CLI 的浏览器自动化技能
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