用途：本技能用于目标驱动的端到端（E2E）浏览器测试。浏览器智能体（Playwright MCP / computer-use）读取一段自然语言目标，通过无障碍树自主探索应用，而非依赖预先写好的选择器。适合快速变动或探索性 UI；稳定高频关键路径（如登录、支付）仍建议用脚本化测试。
主要能力与交互模型：采用无障碍树优先方式。用 browser_navigate 打开预置入口 URL；browser_snapshot 返回角色的无障碍树，每个可交互元素带 role、稳定 ref 与可访问名称（约 200-400 token，确定性且便宜）；智能体按 ref 调用 browser_click 或 browser_type；browser_wait_for 等待文本出现或消失，不用固定 sleep；DOM 变化后重新 browser_snapshot 并以该树做断言。截图仅作人类证据，不作断言输入。
确定性要求：同一目标、同一预置数据须得到同一判定。需固定模型 id（非 latest）、temperature 0、播种数据且每次运行前重置、有界步数预算（如 maxSteps=18，超限即失败）、显式通过/失败断言。避免 retry-until-pass、waitForTimeout、截图断言。
成功判定（Oracle）：判定在智能体之外由测试框架执行，不允许 LLM 自评。以“登录并确认仪表盘显示正确账户名”为例：URL 匹配 /dashboard；快照包含特定预期账户名文本；负向检查——若仍在 /login 或出现 role=alert 且提示无效凭据则失败。框架输出 {"passed": true|false}。
成本与延迟：智能体运行比脚本慢 2-5 倍且更贵，一步即一次 LLM 往返。可通过低步数预算、模型分层（Haiku/Sonnet 处理导航，Opus 留给真正模糊的探索）、提示缓存、预置入口跳过登录、以快照代替截图来降低开销。
毕业与 CI 门禁：流程稳定后应转为持久脚本化测试。可用 Playwright Test Agents（planner/generator/healer，Playwright v1.56.0 起提供）：npx playwright init-agents --loop=claude。CI 中失败须以非零退出并输出机器可读判定，不可 continue-on-error 或总是 exit 0。Canvas/WebGL 无无障碍树时，优先用 ARIA 标注；仅在特定流程启用 --caps=vision 作为受限兜底。
限制：并非所有测试都该用智能体；非确定性带来误通过风险，须以硬性断言约束。具体配置、MCP 注册、工具表与示例见 references/setup.md 与 references/graduation-and-ci.md。