← 返回列表

Agent 用法 GitHub · hujjun/mcd-saver-strategist

用麦门精算师 Skill 让 Agent 算出麦当劳最省的用券组合

在 Claude Code 里装上 mcd-saver-strategist，说出想吃什么，Skill 用确定性优化脚本算出最省的点餐与用券组合；没有麦当劳 Token 时可以先用自带样例数据试。

开始尝试

效果

本站验证时的实际输出（样例数据）：巨无霸 + 中薯条 + 中可乐直接买 ¥47.00，最省方案 ¥21.90（巨无霸与中薯条用“1+1 随心配 ¥12.9”，可乐原价），省 ¥25.10。没有图片，用实际结果代替。

这是什么

新在哪里：以前凑麦当劳优惠券要自己对着券一张张算，或看别人的攻略；现在这个 Skill 让 Agent 接麦当劳 MCP 拉取菜单和账户里的券，再交给确定性脚本穷举组合，给出到手价和省了多少。

怎么做到的：Skill 由 SKILL.md、参考说明和 scripts 目录组成。真实使用时，Agent 通过麦当劳 MCP 开放平台（需要手机号登录取得 Token）读取门店菜单与可用券；没有 Token 时用 scripts/sample_data 里的样例数据。计算由 optimizer.py 完成（零依赖），模型负责理解你的需求、调用脚本和解释结果。

适合谁
常点麦当劳、想少花钱的人；想学 Skill 写法的开发者
能帮你
把凑券变成可复现的计算

评分 三项分开看，不合成总分；热度不等于好用

新颖性
全新做法 · 2026-10-09 出现仓库 2026-10-09 创建：Skill + 麦当劳 MCP + 确定性用券优化
热度
未知
易上手
很容易上手本站 2026-10-18 在 Windows 用样例数据完成最小尝试
怎么评的

三项都由本站记录的事实按固定规则算出，编辑不能直接改档位；规则改动会写进更新说明。

新颖性

  • ●●● 全新做法，且有来源依据的出现时间在最近 30 天内
  • ●●○ 老工具新用法或近期刚开放，且有来源依据的时间在最近 30 天内
  • ●○○ 出现时间超过 30 天、未核实到精确日期，或已不再是新做法
  • 其他 出现时间未核实、晚于今天，或新颖类型未核实时按最低一档处理，不靠猜测加分

热度

  • ●●● 最近一次每周人工确认为“热门”：最近 14 天里独立讨论、实际案例、持续时间、传播平台、相对关注五项门槛全部满足（规则 heat-v1）
  • ●●○ 最近一次人工确认为“观察中”：前三项至少一项达到，或讨论增长 ≥ 50%，且至少 2 个独立案例
  • ●○○ 最近一次人工确认为“未进入跟踪”
  • 其他 还没有人工确认过的热度记录时显示“未知”。热度只统计本站已接入的信源，不代表全网

易上手

  • ●●● 准备门槛低且难度入门：不需要新账号或付费，首次尝试不超过 30 分钟，公开可用，会复制粘贴即可
  • ●●○ 准备门槛中等，或门槛低但需要改少量代码或配置
  • ●○○ 准备门槛高：需要商业软件或付费服务、首次尝试超过 2 小时、特殊硬件或网络、排队或邀请且无替代方案，或需要专业知识
  • 其他 只有介绍、还没有站内步骤，或关键步骤已失效时显示“暂不可试”；门槛未核实时显示“未核实”

怎么尝试

  • 时间 首次约 10 分钟
  • 费用 免费（模型调用另计）：Skill 免费（MIT），麦当劳 MCP Token 免费申请；运行时消耗 Claude Code 额度，本站一次运行约折合 0.24 美元的模型用量
  • 账号 需要 Claude 账号、需要 麦当劳 MCP 开放平台（真实数据时） 账号
  • 环境 Claude Code（本站验证用 2.1.301）、Python 3.8 或更高
  • 准备 Claude Code：运行 Skill 的 Agent（需要 Claude 订阅）；README 也支持 WorkBuddy 等
  • 准备 Python 3.8 或更高：运行 optimizer.py，零依赖
  • 准备 麦当劳 MCP Token（选用）：读取真实门店菜单与你的券；只用样例数据时不需要

按下面的步骤就能做出第一个结果。复制命令不会自动执行。

  1. 确认 Python 可用

    在 PowerShell 里运行下面的命令。

    PowerShell本站编写 
    python --version

    预期结果：输出 Python 3.8 或更高的版本号。

  2. 新建空文件夹并下载仓库

    在任意位置新建 mcd-try 并进入，把仓库下载到旁边。

    PowerShell本站编写 
    mkdir mcd-try; cd mcd-try; git clone https://github.com/hujjun/mcd-saver-strategist.git ..\mcd-saver-strategist

    另一种方式：没有 Git 时在 GitHub 页面下载 ZIP 并解压到 mcd-try 旁边。

    预期结果：mcd-try 旁边出现 mcd-saver-strategist 文件夹，里面有 skills\mcd-saver-strategist\SKILL.md。

  3. 把 Skill 装进这个项目

    复制到项目的 .claude\skills 目录，只在这个项目里生效。

    PowerShell本站编写 
    mkdir .claude\skills; Copy-Item -Recurse ..\mcd-saver-strategist\skills\mcd-saver-strategist .claude\skills\

    预期结果：存在 .claude\skills\mcd-saver-strategist\scripts\optimizer.py。

  4. 用样例数据问一次

    在 mcd-try 里运行 claude，粘贴下面这句话。

    Claude Code本站编写 
    我没有麦当劳 MCP Token。请用 mcd-saver-strategist 这个 skill 自带的离线样例数据，帮我算一单到店点餐：巨无霸 + 中薯条 + 中可乐，怎么用券最省？告诉我直接买多少钱、最省方案多少钱、用了哪些券，并说明结果是脚本算出来的还是你估计的。（这台 Windows 上 Python 命令是 python。）

    预期结果：回答直接买 ¥47.00、最省 ¥21.90，用券为“1+1 随心配 ¥12.9”，并说明是脚本算的。

  5. 直接运行脚本核对（可选）

    不经过 Claude 直接运行。中文 Windows 控制台要先把输出编码设为 UTF-8，否则会报编码错误。

    PowerShell原始来源命令 
    $env:PYTHONIOENCODING="utf-8"; python .claude\skills\mcd-saver-strategist\scripts\optimizer.py .claude\skills\mcd-saver-strategist\scripts\sample_data

    预期结果：输出“方案 1 到手价 ¥21.90（原价 ¥47.00，省 ¥25.10 / 53%）”。

原始来源：GitHub 仓库 mcd-saver-strategist（README、SKILL.md、脚本与样例数据） ↗