使用 Playwright MCP 工具在瀏覽器自動化工作流程期間監控和分析網路流量。 在調查 API 行為、調試失敗的請求、效能分析或檢查時使用 使用者流動期間的網路活動。觸發「分析網路請求」、「檢查 API 呼叫」、 「監控網路流量」、「偵錯 API 錯誤」或「效能分析」。與劇作家合作 瀏覽器自動化（browser_navigate、browser_network_requests、browser_click、browser_fill_form）。
透過命令列快速安裝 playwright-network-analyzer AI 技能到你的開發環境
來源：dawiddutoit/custom-claude。
scripts/analyzenetwork.py Python utility for processing network request JSON and generating categorized reports. Includes:
references/networkpatterns.md Common network issues and their signatures:
| Time to identify API issues | 15-30 min (manual) | 1-2 min (automated) | | Network debugging accuracy | 60% (guessing) | 95% (data-driven) | | Performance bottleneck discovery | Ad-hoc | Systematic | | Failed request detection | Reactive (user reports) | Proactive (automated) |
使用 Playwright MCP 工具在瀏覽器自動化工作流程期間監控和分析網路流量。 在調查 API 行為、調試失敗的請求、效能分析或檢查時使用 使用者流動期間的網路活動。觸發「分析網路請求」、「檢查 API 呼叫」、 「監控網路流量」、「偵錯 API 錯誤」或「效能分析」。與劇作家合作 瀏覽器自動化（browser_navigate、browser_network_requests、browser_click、browser_fill_form）。 來源：dawiddutoit/custom-claude。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/dawiddutoit/custom-claude --skill playwright-network-analyzer使用 Playwright MCP 工具在瀏覽器自動化工作流程期間監控和分析網路流量。 在調查 API 行為、調試失敗的請求、效能分析或檢查時使用 使用者流動期間的網路活動。觸發「分析網路請求」、「檢查 API 呼叫」、 「監控網路流量」、「偵錯 API 錯誤」或「效能分析」。與劇作家合作 瀏覽器自動化（browser_navigate、browser_network_requests、browser_click、browser_fill_form）。 來源：dawiddutoit/custom-claude。
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/dawiddutoit/custom-claude --skill playwright-network-analyzer 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/dawiddutoit/custom-claude