https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/playwright/Recent content in Playwright on YennJ12 Engineering BlogHugo -- gohugo.ioen-usSat, 04 Jul 2026 11:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/auto-agent-system-part3-automations-zh/Sat, 04 Jul 2026 11:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/auto-agent-system-part3-automations-zh/有人問:AI Agent 到底能做什麼有用的事? 答案不是「聊天」,而是「把你每天重複做、又懶得做的知識勞動,一鍵跑完」。 爬賣家、收名單、寫投標文案、分析報表——這些都是人做很煩、AI 做剛好的事。 這一篇拆解 agent_auto_system 的四個實戰任務,每一個都是一種 agent 設計模式的縮影。 Part 2 我們把 Harness 這層地基打穩了——重試、驗證、評分、記帳都由它包辦。這一篇回到真正產生價值的地方:任務本身。我們挑四個最有代表性的,順著它們的 PR 歷史看設計是怎麼演化的。 本篇四個任務,四種模式 ───────────────────────────────────────────── ① Shopee 賣家爬蟲 → HTTP + DOM fallback + 分頁(容錯爬蟲模式) ② Google Maps 名單漏斗 → 確定性 funnel + LLM 只做最後分級(混合模式) ③ Tasker 自動投標 → Playwright 真登入 + 每案客製文案(瀏覽器代理模式) ④ 利潤健檢報告 → 四 agent 協作 + PDF 產出(多代理協作模式) 一、Shopee 賣家爬蟲:一個爬蟲的「三次進化」 對應 PR #2(新增)、PR #4、PR #5(兩次修正) shopee_seller_scraper 的目標很單純:給定一個關鍵字或分類,從熱門商品裡收集賣家清單。但它的 PR 歷史,完美示範了「爬蟲上線後才會遇到的現實問題」。 進化 1:先能跑(PR #2) 第一版把基本能力做出來:抓熱門商品 → 解析出賣家。這是 MVP。