SkillFoxx
Telegram

McCosmos — скилл

Скилл сравнивает блюда McDonald's по калориям и составу, подбирает замены и показывает результат на 3D-карте.

  • 112 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • MIT
Скилл

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Скилл запускает локальный Node.js-скрипт и при запросе свежих данных вызывает MCP McDonald's, подключенный клиентом.
Все причины и проверки

ayingqaq/mccosmosАвтор:ayingQAQ

Установка

Работает в

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add skills/mccosmos

Определит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Скилл запускает локальный Node.js-скрипт и при запросе свежих данных вызывает MCP McDonald's, подключенный клиентом.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

McCosmos принимает вопросы на естественном языке: сравнить «Биг Мак» с филе-о-фиш, найти завтрак до 400 ккал, подобрать замену с меньшей калорийностью. Скилл запускает свой CLI `mccosmos.mjs` с командами вроде `compare` и `alternatives` и отвечает по результату. Пропущенные значения остаются пропусками, а единицы без подтверждения помечаются как «исходное значение». Данные берутся из снимка внутри пакета либо из MCP-сервера McDonald's, если клиент его подключил. В ответе указываются источник и время получения. Рядом есть сайт с 3D-вселенной, каталогом и лабораторией сравнения для тех, кому нужна визуализация.

Для кого. Тем, кто выбирает блюда McDonald's по калориям и хочет сравнивать цифры через агента. Подходит и разработчикам, которым нужен разбор состава в своих задачах.

Подходит, если

  • Нужно быстро сравнить два блюда меню по калориям и составу.
  • Завтрак должен уложиться в 400 ккал, а результат нужен по возрастанию.
  • Ищется позиция с похожим составом, но меньшей калорийностью.
  • Интересно, какие размеры стаканчиков есть у холодного молока.

Не подходит, если

  • Нужна медицинская рекомендация по питанию: скилл ее не дает.
  • Актуальные цены или наличие в ресторане: данных о них нет.
  • Среда без Node.js 24 или новее.

Пример запроса к агенту

Сравни «Биг Мак» и «Макфиш» по калориям, затем найди замену на 100 ккал легче с похожим составом.

Ограничения

Нужен Node.js 24 и новее. Данные и названия блюд в основном китайские: снимок покрывает меню Китая. Свежие значения доступны, только если клиент подключен к MCP McDonald's, иначе используется датированный снимок. Оценка сходства блюд к оценке пользы отношения не имеет. Проект написан как независимая работа и может расходиться с официальными данными, поэтому точные значения сверяйте с официальным каналом компании.

Как отключить. Удалите папку `mccosmos` из каталога скиллов клиента, например `~/.agents/skills/mccosmos`. Подключение MCP McDonald's, если оно есть, отключается отдельно.

Частые вопросы

Нужно ли запускать сайт или клонировать репозиторий?

Нет. Независимый пакет включает зависимости и снимок данных, достаточно распаковать архив.

Нужен ли токен McDonald's?

Для анализа по снимку токен не нужен. Для свежих данных клиент подключает MCP McDonald's, а скилл токены сам не обрабатывает.

Как скилл отвечает, если подходящих блюд нет?

Он сообщает, что результатов нет, и не подставляет ближайшие позиции без пометки.

Можно ли запустить CLI без агента?

Да, например `node mccosmos.mjs compare --from="巨无霸" --to="麦香鱼"`.

Какие команды у CLI?

README показывает `compare` для сравнения двух блюд и `alternatives` для поиска замены, например с флагами `--lower-kcal` и `--limit=3`.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

MCP-сервер с набором инструментов для сводок по миру: рынки, отчеты SEC, конфликты, климат и новости из открытых источников

MCP-серверРасширенный доступ1,1 тыс.
Официальный

Скилл учит агента искать таблицы, смотреть lineage и словарь терминов в вашем каталоге данных Marmot через CLI, REST и MCP.

СкиллШирокий доступ635

18 скиллов и MCP-сервер на 34 инструмента по 3D Gaussian Splatting: разбор статей, сравнение методов, отладка обучения и рендер.

ПлагинРасширенный доступ184

Скиллы MPSTATS

Claude Code Skills — MPSTATS

Российский стек

Официальные скиллы MPSTATS: аналитика Wildberries, Ozon и Яндекс Маркета и генерация визуала для карточек через API

СкиллРасширенный доступ14

MCP-сервер к OpenAlex: 31 инструмент для поиска статей, цитирований, авторов и журналов, плюс скилл с малым CLI для Claude Code.

MCP-серверМинимальный доступ60

MCP-сервер научных агентов: Claude Code анализирует спектры и снимки, планирует опыты и готовит расчеты DFT

MCP-серверШирокий доступ99

Коротко о README

README открывается описанием скилла и установкой из архива, затем идут таблица примеров запросов и список страниц сайта. Отдельно описаны сборка, проверки в CI и подключение MCP.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: mccosmos
description: Compare McDonald's food nutrition, find calorie-constrained alternatives, and explain nutrition similarities using real McDonald's MCP data or an explicitly dated McCosmos snapshot. Use for meal comparisons, food searches and nutrition maps.
---

# McCosmos · 麦门星图

把用户的餐品问题变成有数据依据的比较、筛选与替代候选；宇宙网页用于查看结果，分析无需打开网页。常见触发包括“对比巨无霸和麦香鱼”“找比这个汉堡热量低、营养特征相近的替代品”“早餐里不超过400 kcal的有哪些”。

## 运行入口

需要 Node.js 24+。先定位本 SKILL.md 所在目录，使用绝对路径调用；不要假定当前工作目录。

- **下载的独立包**：`node "<skill-dir>/scripts/mccosmos.mjs" <命令和参数>`，依赖与营养快照已打包，不需 pnpm、项目仓库或 Token。
- **源代码模式**：若本目录没有上述脚本，但位于 McCosmos 仓库的 `skills/mccosmos` 下，则在该仓库安装依赖后用 `pnpm --dir "<repo-dir>" cosmos:cli -- <命令和参数>`。不要声称复制源码目录就获得了独立包。
- 两种入口都不存在时，说明需要安装独立包，不能编造执行结果。

具体参数和 MCP 响应输入见 [命令参考](references/commands.md)，按任务读取。

## 选择数据

普通探索可用包内快照，答复注明 `fetchedAt` 与 `dataInput`。用户要求“今天/最新/重新查询”时，先检查宿主是否有麦当劳 MCP 的 `list-nutrition-foods` 工具；可用则实际调用，将该次工具响应保存为临时 JSON，再用 `--response <绝对路径> --fetched-at <本次获取的ISO时间>` 分析。此路径消费工具响应，不自行处理 Token。

若 MCP 未连接或调用失败，明确告知；用户要求实时结果时，不悄悄用旧快照充当本次查询。用户接受快照后再分析。`list-nutrition-foods` 不含图片、实时门店供应或价格；这些问题不能由营养快照回答。图片/供应问题需要另行匹配 `query-meals` / `query-meal-detail` 的真实商品和门店时段。

## 完成任务

1. 识别用户要比较的具体餐品与条件。名称不完整时用 `search --query` 找候选；冰/热、口味、杯型和份数不同的记录不自行合并。`AMBIGUOUS` 时让用户选择具体 ID，不取第一条。
2. 选用命令：两款比较用 `compare`；类别、热量上限和排名用 `search`；相近替代用 `alternatives`，明确要求更低热量时加 `--lower-kcal`。默认替代限同一推断类别；用户允许跨类别才加 `--cross-category`。保留用户给出的全部限制。
3. 检查 JSON 的 `ok`、退出码及来源。没有候选就解释没有符合结果，不降低阈值或放宽条件后冒充成功。旧版 `neighbors/route/discover` 返回 ID，先用 `list` 解析名称。
4. 用简短结论和比较表回答：具体规格、数值、差异方向（第二项减第一项）、替代理由、共同有效指标。`null` 是缺失，0 是有效值；不把内部字段名 proteinG/sodiumMg 当作单位证据。未核实单位写“原始值，单位待核实”，不声称每份、每100克或等重量比较。
5. 附来源与获取时间。需要星图时使用结果中的 `links.atlas/links.galaxy`；外部新数据可能尚未出现在网页快照中，不能声称网页已更新。链接不会添加收藏、实验台或完成任务。

输出用用户的语言，不要求用户自己看原始 JSON。营养相似度是工程分析，解释它依据哪些维度；较低热量不等于更健康，BFS 航线不代表应连续食用。

Сообщить о проблеме