用途：把 Playwright MCP 当作数据采集引擎而非 e2e 测试工具，按“采集阶梯”从优先到保底选择策略：L0 内部 JSON API（XHR/fetch）、L1 内嵌 JSON（NEXT_DATA 等）、L2 DOM 提取、L3 真实渲染交互。
主要能力：用 browser_network_requests 发现 API；用 browser_evaluate 在页面内跑 fetch 循环、DOM 解析，结果按 filename 直接落盘，仅在上下文留一行链接；用 browser_run_code_unsafe 处理跨域、多标签与需要登录的 page.request 请求，支持并发工作池；用 scripts/finalize.py 生成 JSONL/CSV 并统计字段填充率；输出 crawl-report.md 记录端点、分页方式、认证方式、质量与限制。
必要用法：先对一个页面做侦察，确认是 L0/L1/L2/L3；先做 2-3 页小规模冒烟测试再全量；循环必须设上限并记录 _src、_at 来源字段；大结果按约 5000 条或 20MB 分块保存；失败 URL 与错误一并保留。运行示例：python3 ~/.claude/skills/power-crawl/scripts/finalize.py data/raw/*.json --out data/quotes --key text --report；采集前先 mkdir -p data/raw，filename 不自动建目录。
适用场景：需要批量抓取列表与详情页、存在隐藏 API 或内嵌数据的站点、需登录会话复用、增量采集与可复现的抓取报告。
限制与边界：run_code_unsafe 沙箱缺 setTimeout、fetch、URL、Buffer、process 等全局，需用 page.waitForTimeout 或页面桥接落盘；页面内代码受同源限制，跨域走 run_code_unsafe；filename 以 cwd 为基准且不支持越界；登录、2FA、验证码由用户本人完成，不绕过访问控制；robots/ToS 限制需事先告知；遇 429/403 应降并发并加延迟。其他细节暂未提供。