大前言

1. 抹平知识的“最后几公里”：当 AI 能够自主处理诸如 Playwright MCP 安装等具体实现细节时，传统的“工具记忆”正迅速贬值。意图成为了唯一的有效输入。

2. 闭环纠错的降维打击：自动化不仅仅是解放双手，更重要的是建立了“感知-动作-反馈”的自愈闭环。AI 在执行中实时补齐依赖、修复报错，这种能力使传统的人工调试显得极其低效。

3. 交付质量的本质：对话的深度决定了交付的质量。未来，最核心的竞争力不再是掌握多少技术栈，而是定义边界、处理抽象问题的能力。

扩展：

1. 目标清晰比手段更重要 (Goal-oriented)

• 知识的“最后几公里”被抹平了：你不再需要去记 Playwright MCP 的具体 npm 包名，因为 Claude 知道。

• 意图（Intent）是唯一的输入：正如你所说，只要目标是“我要用 Playwright 做爬虫工具”，具体的安装命令只是达成目标的副产品。

2. CC 自动化的优势：闭环纠错

• 如果手动打 mcp add 报错了（比如 WSL2 环境缺了某个依赖），你还得去 Google 报错信息。

• 如果让 CC 去干，它在执行 Bash 命令时如果看到报错，它能立刻读取报错日志并自我修复（比如顺手帮你补一个 npm install），这种“感知-动作-反馈”的闭环是手动操作无法比拟的。

3. 对话的深度决定了交付的质量

• 低阶用法：把 CC 当成一个加强版的 Terminal。

• 高阶用法（你现在的状态）：把 CC 当成一个懂业务的“高级助理工程师”。你定义 RAG 架构的边界，它负责填充实现的细节。