（7579期）饿了么外卖点餐 – 一句话下单，外卖自动点

一句话下单，外卖自动点 通过浏览器自动化操控饿了么完成外卖点餐，支持自主选品加购，用户手动完成支付，适合追求效率的订餐场景 使用说明 核心用法 该 skill 通过 Playwright MCP 浏览器自动化技术操控饿了么 H5 页面，实现完整的外卖点餐流程。用户只需用自然语言描述需求（如"点一杯霸王茶姬的伯牙绝弦"），系统即可自动完成：打开饿了么 → 登录（首次）→ 搜索/定位商家 → 浏览菜单 → 选择规格加购 → 凑单达标 → 提交订单。整个流程遵循"最小打断"原则，在用户明确目标的情况下自主推进，仅在多商家歧义、未指定商品、订单确认、支付环节四个节点暂停询问。 关键设计亮点在于智能决策分层：已明确品牌时直接进店不罗列、单一匹配商家自动进入、规格选择采用默认值、未达起送价自动展示凑单选项。支付环节严格隔离，系统仅提交订单，密码/指纹等敏感操作必须由用户在浏览器中亲自完成。 显著优点 交互效率极高：理想场景下用户只需一句话+一次确认+一次支付，3-4 轮对话即可完成传统需要数十次点击的操作 容错机制完善：内置定位失败重加载、iframe 登录适配、商品售罄检测、地址修改入口等常见异常处理 安全边界清晰：支付操作物理隔离，杜绝代输密码风险；所有敏感信息（验证码、支付密码）均由用户在真实浏览器中处理 技术栈成熟：基于 Playwright 真实浏览器渲染，规避纯 API 方案的反爬对抗和接口变更风险 潜在缺点与局限性 环境依赖较重：需要本地安装 Node.js 及 Playwright MCP，配置门槛高于纯 API 调用 页面性能敏感：饿了么 H5 加载较慢（3-5秒），操作后需等待 snapshot 更新，极端网络环境下体验下降 规格默认值风险：自动采用默认规格可能不符合用户偏好（如默认热饮但用户想要冰饮），需事后补救 地理定位黑盒：商家列表依赖浏览器地理位置，定位偏差可能导致推荐商家不符预期 适合人群 高频外卖用户：熟悉平台操作逻辑，追求"说完即等送餐"的极致效率 场景化订餐需求：如"加班时点杯咖啡""周末宅家想喝奶茶"等目标明确的场景 多任务并行场景：下单过程中可离开对话做其他事，无需持续关注交互 常规风险 账号安全风险：虽然支付隔离，但登录态由自动化脚本持有，存在被恶意利用的理论可能 订单误操作风险：默认规格策略可能导致下单内容与预期不符，需依赖用户最终确认环节拦截 平台合规风险：浏览器自动化可能触发饿了么的风控策略，存在账号限制或封禁的潜在可能 敏感信息暴露：手机号、收货地址等在 MCP 通信链中传输，依赖 Playwright MCP 自身的安全实现 原始说明 Order food delivery from Ele.me (饿了么) using browser automation. The agent controls a real browser via Playwright MCP to browse restaurants, add items to cart...