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Playwright CLI + Skills 打造的高效浏览器自动化工具

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AI智享空间
发布2026-02-09 10:28:42
发布2026-02-09 10:28:42
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概述
在当今的软件开发生态中,浏览器自动化测试已经成为质量保障的关键环节。而随着 AI 编码助手的兴起,如何让这些智能代理更高效地进行浏览器自动化变得尤为重要。Microsoft 推出的 playwright-cli 正是为了解决这一痛点——它是一个专为现代编码代理设计的、令牌高效(token-efficient)的浏览器自动化命令行工具......

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、为什么需要 playwright-cli?
    • 1.1 传统方案的痛点
    • 1.2 playwright-cli 的创新之处
  • 二、playwright-cli vs MCP: 何时选择哪个?
    • 2.1 选择 CLI + Skills 的场景
    • 2.2 选择 MCP 的场景
  • 三、快速开始
    • 3.1 安装
    • 3.2 基础用法
  • 四、核心概念
    • 4.1 元素引用系统
    • 4.2 会话管理
    • 4.3 有头/无头模式
  • 五、完整实战案例
    • 案例 1: 自动化 TodoMVC 应用测试
    • 案例 2: 自动化表单填写和提交
    • 案例 3: 多标签页工作流
    • 案例 4: 网站性能监控
    • 案例 5: 文件上传测试
  • 六、高级技巧
    • 6.1 调试技巧
    • 6.2 处理对话框
    • 6.3 鼠标操作
    • 6.4 键盘操作
    • 6.5 视口和窗口
  • 七、最佳实践
    • 7.1 快照策略
    • 7.2 等待策略
    • 7.3 错误处理
    • 7.4 会话隔离
    • 7.5 截图管理
  • 八、常见问题与解决方案
    • Q1: 元素引用过期怎么办?
    • Q2: 如何处理动态加载的内容?
    • Q3: 如何调试脚本?
    • Q4: 如何处理认证?
  • 九、性能优化
    • 9.1 并行执行
    • 9.2 无头模式提速
    • 9.3 快照缓存策略
  • 十、与传统 Playwright 的对比
  • 十一、实际应用场景
    • 场景 1: CI/CD 中的冒烟测试
    • 场景 2: 竞品分析
    • 场景 3: 数据验证
  • 十二、未来展望
  • 总结
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