playwright只簡單需要一句話實現網站爬蟲！
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用 Playwright 一句話搞掂網站爬蟲，仲可以封裝成 Skill 自動化
呢篇文章係大瑜分享佢點樣用 Playwright 解決一個好現實嘅需求：根據關鍵字去搜尋唔同網站嘅博客內容。傳統爬蟲要逐個網站揾接口、避反爬、攞數據，諗起都頭痛。大瑜發現 Playwright 本身係一個「會操作瀏覽器嘅機械人」，可以等網頁真正加載完先點擊、填表，仲會保留登錄狀態，比起傳統爬蟲更似真人操作，唔怕被識別。
佢直接用 Claude Code 裝 Playwright MCP 工具，然後一句話叫佢去 Google 搜尋「dayulab」網站，自動揾到文章目錄同標題，成個過程完全唔使寫爬蟲規則。大瑜仲將呢個流程結合成 Skills，將重複嘅工作一次封裝，例如自動搜尋關鍵字對應網站、擷取博客內容、保存做 markdown 檔案，成個過程唔使鬱手，飲杯茶就搞掂。
整體結論係：先明確問題，再揀適合嘅工具，先出成果再談高級玩法。大瑜今年嘅轉變係由「揾錘子揾釘子」變成「以問題為中心」，咁樣先可以更快見到成果、更快跑通商業化。佢話如果跟住佢一齊做項目同覆盤，可以揾佢加入陪伴羣。
- Playwright 係自動化瀏覽器機械人，可以直接攞到動態加載數據，唔使逐個網站寫爬蟲規則。
- 用 Claude Code 裝 Playwright MCP 工具，一句指令就做到搜尋同擷取內容。
- 將重複嘅爬蟲工作封裝成 Skill，例如自動搜尋目標網站、保存博客做 markdown，實現一鍵自動化。
- 作者今年嘅轉變：先確定問題再揀工具，先出結果再談高級玩法，更快商業化。
- Playwright 保留 Cookie 同登錄態，唔使煩惱認證問題；結合 Skills 可以「電腦幫你自動做嘢」。
一個現實需求引發嘅爬蟲革命
大瑜最近遇到一個好實際嘅需求：根據關鍵字去搜尋唔同網站嘅博客內容。如果用傳統爬蟲方法，每個網站都要單獨適應規則——揾接口、諗辦法繞過反爬、攞數據，諗起都覺得會累死。
突然佢醒起 Playwright 呢個工具，佢嘅本質係「會操作瀏覽器嘅機械人」，咪就係為咗解決呢個問題而存在嘅囉？
文章講嘅核心概念係：先明確問題，再選擇適合嘅工具，先出結果先談高級玩法，呢個先係今年最值得堅持嘅模式。
Playwright 係乜嘢？點解咁好用？
一句話講曬：Playwright 就係一個自動化操作瀏覽器嘅小助手。普通爬蟲直接攞服務器原始網頁解析，而 Playwright 就好似一個真人，等網頁真正加載完先至去點擊、填表格、等佢加載完。
- 更像真人操作：唔會觸發反爬機制
- 攞到動態加載數據：同瀏覽器見到嘅一樣
- 唔使揾接口：直接用人眼睇到嘅元素操作
- Cookie/登錄態保留：一鍵記住你登錄過，唔使煩認證
一句話就用到 Playwright 爬蟲
安裝好簡單：直接打開 Claude Code，講「幫我安裝 Playwright MCP 工具」就得。安裝完之後用指令 claude mcp list 檢查，見到對應界面就代表成功。
記住要重新登入 Claude Code，否則 MCP 無法直接調用。然後你只需要一句話：「使用 Playwright 去 Google 搜尋 dayulab 嘅網站，揾到文章目錄，查出前10條文章標題」。佢就會自動打開瀏覽器，輸入關鍵字，跳轉到大瑜嘅網站，最後向你展示文章列表。
係咪好簡單？一句話就搞掂曬，完全唔使用傳統爬蟲寫咁多規則。
Playwright + Skills：俾電腦幫你做曬所有嘢
大瑜之前講過 Skills 嘅用法，將 Playwright 結合 Skills 可以爆發出更強大嘅能力。例如呢個需求：通過 Google 搜尋獲取關鍵字對應網站，揾到 blog 內容，再每篇保存成 markdown 檔案。
你只需要將需求 send 俾 Claude 客戶端，叫佢幫你生成 Skill，然後放喺對應位置。之後你就可以嘆住茶，等內容自動生成。呢個就係「電腦替你幹活」嘅真正體現。
重點係：先定義問題，再選擇工具，唔好諗住學曬所有工具先開始。將重複嘅工作封裝成 Skill，先可以更快見到成果、更快跑通商業化。
作者嘅轉變：由「揾錘子」變「揾釘子」
大瑜今年嘅轉變好值得參考：之前佢搞 AI 編程嘅思路係揸住錘子揾釘子，研究大量 MCP、AI 編程 rules，但係用戶轉發得多，真係接收嘅好少。
如果你都想跟住大瑜一齊做項目、覆盤，將「能做出來」變成「能賺到錢」，可以揾佢加入陪伴羣。點揾大瑜？文章就有佢嘅聯絡方法。
最近好多人都在講playwright，但大瑜就冇乜留意。
直到今日遇到一個好實際嘅需求：根據關鍵字去搜尋同埋抓取唔同網站嘅博客內容。
呢個嘢，如果用以前嘅爬蟲方式，咪即係每個網站都要自己整規則：接口喺邊？數據點樣拎？反爬蟲點樣避開？諗起都覺得會做到死。
突然之間，大瑜諗起咗：Playwright 本身就好似一個「會操作瀏覽器嘅機械人」，唔就係為咗解決呢個問題而存在嘅咩？
playwright介紹
一句講曬：就係自動化操作瀏覽器嘅小幫手。
普通爬蟲更加似係直接拎服務器原始網頁嚟解析；
而playwright就更加似一個會用瀏覽器嘅機械人，等網頁真係load完之後，先至去㩒掣、填form、等佢load完。
優點如下：
1、更加似真人操作，冇咁易被機器認出；
2、拎到瀏覽器真實顯示嘅數據，包括動態載入嘅數據；
3、慳工夫，唔使我逐個睇返對應嘅數據獲取接口。
4、Cookie/登入狀態保留：一鍵「記住你登入過」。
用法都好簡單。我哋直接打開ClaudeCode，直接話：幫我安裝Playwright MCP工具就得。
跟住指示做。裝完之後，如果想睇下裝好未，直接輸入
claude mcp list
如果係下面嘅畫面就代表安裝成功。
另外記住裝完之後要重新登入CC，如果唔係呢個MCP仲未可以直接調用。
Playwright點樣用？
我直接咁樣問：
用playwright去Google搜尋dayulab嘅網站，揾到文章目錄，揾出頭10條文章標題。
呢個之後就開咗瀏覽器。搜尋並輸入：dayulab。
跟住佢就會跳轉到大瑜嘅網站。
最後就揾到文章列表。
係咪好簡單，一句說話就可以快趣拎到大瑜嘅文章，根本唔使好似以前爬蟲咁辛苦。
Playwright + Skills = 電腦幫你做嘢
當然大瑜之前都有講過Skills嘅用法。咁Playwright結合Skill會爆發出啲咩能力？
有關Skill嘅描述，可以睇呢篇文章：
Claude Code更新得太快？先學識 Skills：將重複嘅工作一次封裝！
好似今日嘅需求：
1、透過Google搜尋，取得關鍵字對應嘅網站；
2、揾到對應網站嘅Blog內容；
3、將每篇Blog儲存成Markdown檔案。
咁我哋就可以整一個Skill嚟一次過做曬呢啲功能。
呢度有個小貼士：將我哋嘅需求Send畀Claude客戶端，叫佢幫我哋生成Skill。
然後就等佢生成。最後放返去對應嘅位置之後，飲杯茶，內容就生成咗。
寫喺後面嘅話：我今年嘅轉變
今日大瑜發咗一條朋友圈：
之前大瑜搞AI編程嘅思路係拎住鎚仔揾釘：研究好多類似MCP、AI編程Rules，其實用戶轉發得多，真正接收嘅好少！
而家我徹底明確咗另一種模式：
先搞清楚問題，再揀適合嘅工具；先出結果，再講高級玩法。
所以，轉變模式好正！亦快趣睇到成果。
呢個就係我今年最想堅持嘅：更快睇到成果、更快跑通商業化。
如果你都想跟我一齊做項目、覆盤、將「做到出嚟」變成「賺到錢」，想入陪伴羣嘅，直接嚟揾我。
最近很多人都在分享playwright，大瑜卻很少關注。
直到今天遇到一個很現實的需求：根據關鍵字去搜索抓取不同網站的博客內容。
這個玩意，要是像之前的爬蟲方式，豈不是每個網站都要單獨適配規則：接口在哪？數據怎麼拿？反爬蟲怎麼繞過？想着都會被累死。
突然，大瑜想起來了：Playwright 本質就是“會操作瀏覽器的機器人”，不就是為了解決這個問題存在的嗎？
playwright介紹
一句話描述：就是自動化操作瀏覽器的小助手。
普通爬蟲更像是直接拿服務器原始網頁解析；
而playwright更像是一個會用瀏覽器的機器人，等網頁真正加載進來，再去點擊、填表格、等他加載完。
優點如下：
1、更像真人操作，不容易被機器識別；
2、拿到瀏覽器真實展示的數據，包含動態加載數據；
3、省事，不用我去查看對應的數據獲取接口。
4、Cookie/登錄態保留：一鍵“記住你登錄過”。
使用方法也很簡單。我們直接打開claudeCode，直接說：幫我安裝Playwight mcp工具即可。
按照要求進行。安裝完畢，如果要看是否安裝完成，直接輸入
claude mcp list
如果是下面的界面就代表安裝成功。
另外要記得安裝完畢，要重新登陸cc，不然的話，這個mcp還無法直接調用。
Playwright怎麼用？
我直接這樣問：
使用playwright去google搜索dayulab的網站，找到文章目錄，查詢前10條文章標題。
這個是以後就打開了瀏覽器。搜索並輸入：dayulab。
接下來他就會跳轉到大瑜的網站。
最終找到了文章列表。
是不是很簡單，一句話就能快速獲取到大瑜的文章，根本不用像之前爬蟲那麼費勁。
Playwright + Skills = 電腦替你幹活
當然大瑜之前也提到了skills的用法。那麼playwright結合skill會爆發出什麼樣的能力？
關於skill的描述，可以看這篇文章：
Claude Code更新太快？先學會 Skills：把重複工作一次封裝！
就像今天的需求：
1、通過google搜索，獲取關鍵字對應網站；
2、找到對應的網站blog內容
3、將每一篇blog保存成markdownn文件。
那麼我們就可以實現一個skill來一步進行這些功能的操作。
這裏有一個小技巧：將我們的需求發送給claude客戶端，讓他幫我們生成skill。
然後就是等待生成了。最後放到對應的位置後，喝喝茶，內容就生成了。
寫在後面的話：我今年的轉變
今天大瑜發了一條朋友圈：
之前大瑜搞ai編程的思路是拿着錘子找釘子：研究大量的類似mcp、ai編程rules，其實用戶轉發的多，真正接收的很少！
現在我徹底明確了另一種模式：
先明確問題，再選擇適合的工具；先出結果，再談高級玩法。
所以，轉變模式很香！也快速能看到成果。
這就是我今年最想堅持的：更快看到成果、更快跑通商業化。
如果你也想跟着我一起做項目、覆盤、把“能做出來”變成“能賺到錢”，想進陪伴羣的，直接來找我。