内容
# 麦麦多快好省
> 更少的钱，买更好的食物，到手更快。
一个对话式 WorkBuddy Skill，基于麦当劳官方 MCP 能力做套餐决策辅助。
输入你的画像、预算和饮食目标，它在门店实时菜单与优惠券中求解，
给出「极致省钱 / 均衡最优 / 营养优先」三套方案，并用实价验证每一套的到手价。
**仅提供决策辅助，不自动下单。**
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## 它解决什么
普通套餐推荐工具只回答「哪个套餐便宜」。这个 Skill 同时权衡五个互相冲突的维度：
| 维度 | 做法 |
|---|---|
| **多** | 同等预算下比较蛋白质密度（g/100kcal）与钙贡献 |
| **快** | 按「自提 > 得来速 > 预约时段 > 外送」排序，优先免配送费 |
| **好** | 按 2023 版《中国居民膳食营养素参考摄入量》计算个人参考区间，钠只做上限告警 |
| **省** | 叠加门店可用券 + 可领券 + 可用积分，用 `calculate-price` 实算到手价 |
| **真** | 未经实算验证的方案不标注「最省」，宁可承认未验证，也不给猜测 |
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## 安装
### 1. 配置 MCP Server
复制 `mcp-config.example.json` 内容，配置环境变量：
```bash
export MCD_MCP_TOKEN="<你的 Token>"
```
配置文件：
```json
{
"mcpServers": {
"mcd-mcp": {
"type": "streamablehttp",
"url": "https://mcd.mcd.cn",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${MCD_MCP_TOKEN}"
}
}
}
}
```
在 WorkBuddy 中打开连接器管理页 → 右上角自定义连接器入口 → 信任该 Server。
Token 只存在于环境变量中，不进入仓库。
### 2. 安装 Skill
把整个目录放入 `~/.workbuddy/skills/`，或在 WorkBuddy 中导入本目录。
目录结构即 Skill 结构，`SKILL.md` 为入口。
### 3. 自测（可选）
```bash
cd scripts
python nutrition_db.py # 营养库解析，应输出 158 条、3 条脏数据说明
python nutrition_needs.py # 需求区间计算
python solve_engine.py --demo # 三方案求解与输出格式
```
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## 使用示例
### 示例一：增肌 + 自提
**你**：男，28 岁，175cm，70kg，每周运动 2 次，预算 40 块，想增肌，自提。
**麦麦**：先确认两件事——
> 忌口或过敏有吗？
> 当前门店有可领的午餐券，要一键领取吗？
**你**：不吃牛肉，领吧。
**麦麦**：
> 已按增肌模式求解。你的参考区间：
> 单餐能量 684~836 kcal ｜ 单餐蛋白质 19~28 g ｜ 钙 213~333 mg ｜ 钠上限 2000 mg
> 能量公式个体误差可达 ±15%，以上为参考区间。
**方案 A ｜ 极致省钱**
> 猪柳蛋麦满分 ×1 @39.5
> 标价 ¥39.5 → 实付 ¥28.5（节省 ¥11.0）
> 券明细：午餐立减券（couponId:8xxx）抵扣 ¥11.0
> 营养合计：387 kcal ｜ 蛋白质 23 g ｜ 脂肪 21 g ｜ 碳水 25 g ｜ 钠 846 mg ｜ 钙 243 mg
> 区间对比：蛋白质 23 g（参考区间 19~28 g，122.1% · 位于参考区间内）
> 钙 243 mg（参考区间 213~333 mg，74.6% · 位于参考区间内）
> 钠 846 mg，已摄入 42.3%（2000 mg 参考上限之内）
> 取餐：到店自提 ｜ 免配送费
> 已通过 calculate-price 实算确认
**方案 B ｜ 均衡最优** ｜ **方案 C ｜ 营养优先** （略，同结构）
> 这个价位接受吗？
> 想加小食或换饮料吗？
> 需不需要换得来速或自提来省配送费？
> 是否有忌口或过敏？
### 示例二：追加约束重算
**你**：再来个蔬菜，预算提到 50，不要可乐换无糖。
**麦麦**：预算 ¥50、忌口「可乐」、指定无糖，已重算，仍给三套方案：
> 方案 A 里有一处取舍值得说：玉米杯换成鲜蔬蛋沙拉叠叠卷，
> 钙从 10 mg 提到 62 mg，热量从 87 kcal 升到 266 kcal。
> 你更在意钙还是热量？
**你**：热量吧。
**麦麦**：已保留玉米杯。三套方案如下…（略）
> 这个价位接受吗？想加小食或换饮料吗？需不需要换得来速或自提？是否有忌口或过敏？
### 示例三：控卡模式
**你**：女，32 岁，165cm，60kg，久坐，午餐预算 35，控卡，自提。
**麦麦**：控卡模式（热量优先，权重 [0.6, 2.0, 0.5, 1.2, 0.8]）。
> 单餐能量参考区间 XXX~XXX kcal ｜ 蛋白质 XX~XX g ｜ 钠上限 2000 mg
> 注意：全天区间与单餐区间已按一天三餐折算，单餐约为全天的三分之一。
> 三套方案（略）。
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## 核心设计
### 需求区间怎么算
```
BMR（Mifflin-St Jeor）
男 = 10×体重 + 6.25×身高 − 5×年龄 + 5
女 = 10×体重 + 6.25×身高 − 5×年龄 − 161
TDEE = BMR × PAL
久坐 1.2 ｜ 轻度(1-3次/周) 1.375 ｜ 中度(3-5次) 1.55 ｜ 高强度(6-7次) 1.725
全天能量区间 = TDEE × 0.9 ~ × 1.1
单餐能量区间 = 全天区间 × 1/3 ← 关键折算
```
**为什么必须做单餐折算**：TDEE 是全天值。若直接拿它和单餐比，
所有套餐都会被判为「低于参考区间下界」，热量这一维度就失去了区分度。
输出时同时给全天区间与单餐区间，避免误读。
蛋白质按体重给区间（0.8~1.2 g/kg），65 岁以上或高强度活动时取更宽者；
脂肪与碳水由能量按供能比反推；钙按年龄段查 2023 版 DRIs 表；
钠只做 2000 mg 上限告警，不设下限。
### 五维评分
```
score = w1×蛋白质密度 + w2×热量适配度 + w3×钙贡献 − w4×钠惩罚 + w5×价格优势
```
| 模式 | w = [蛋白, 热量, 钙, 钠, 价格] |
|---|---|
| 均衡 | [1.0, 1.0, 0.8, 1.0, 1.2] |
| 控卡 | [0.6, 2.0, 0.5, 1.2, 0.8] |
| 增肌 | [2.0, 1.2, 0.8, 0.8, 0.6] |
组合约束：1 主食 + 0~2 小食 + 0~1 饮料，同餐品不重复，总价 ≤ 预算。
### 为什么坚持实算验证
门店标价不是应付金额。优惠券的使用门槛、可用门店、可用时段，
用户可能压根不知道自己「能领」而未领；积分抵扣规则不在菜单页展示；
配送费随地址变化，自提免配送费可能就省出一份小食的钱。
标价最低的组合，叠券后未必实付最低。所以「最省」这个结论，
只有 `calculate-price` 能给出。未经实算的方案会显式标注
「未经 calculate-price 实算验证，仅为标价参考」，不包装成结论。
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## 目标用户
- **工作日午餐党**：预算敏感、时间紧，需要在 30 秒内决定吃什么
- **健身与体重管理人群**：需要按个人参考区间搭配，而不是照抄别人的减脂餐
- **家庭采购者**：给不同家庭成员（儿童/成人/老人）分别配餐，钙与蛋白质需求差异大
- **优惠券敏感用户**：想知道自己到底能领哪些券、叠完之后哪个组合真便宜
- **选择困难症**：一次给三套方案并说明各自取舍，而不是硬给唯一答案
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## 数据说明
营养数据来自 `list-nutrition-foods` 实时返回的 160 条，已落盘为
`data/nutrition_foods.json`（158 条去重后）作为 MCP 不可用时的降级基线。
两处刻意的数据处理：
1. 大量条目 `nutritionDescription` 为 `null` —— 这是正常状态，不是缺失。
2. 部分条目该字段填的是能量换算说明而非描述文案
（如「纯悦」→「能量约清水1杯」、「芝士安格斯厚牛堡」→「能量约鲈鱼1条」、
「柠檬拉明顿」→「能量约猕猴桃2个」）。
**这些内容一律原样保留展示，不做清洗。**
无对应营养数据的餐品不参与营养评分，并单独列出说明原因，
避免让用户误以为方案的营养已被完整考虑。
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## 文件结构
```
SKILL.md Skill 入口（铁律、调用链、输出模板、合规约束）
README.md 本文件
CONTEST_DECLARATION.md 参赛声明
MCP_INTEGRATION.md 12 个工具详解 + 时序图 + 业务价值
mcp-config.example.json 脱敏 MCP 配置（仅环境变量占位符）
workbuddy.md 开发过程对话上下文
scripts/nutrition_db.py 营养参考库（解析 + 名称归一化匹配）
scripts/nutrition_needs.py 需求区间计算（Mifflin-St Jeor + 2023 版 DRIs）
scripts/solve_engine.py 多方案求解引擎（枚举 + 五维评分 + 三方案）
data/nutrition_foods.json 营养数据缓存
```
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## 免责声明
本 Skill 仅提供营养信息换算与搭配参考，**不构成医疗或健康建议**。
所有营养标示值均为**参考值**，所有区间结论均为**参考区间**。
能量代谢公式个体误差可达 ±15%，个体差异、饮食总量与作息等因素均可能
使实际需求偏离计算区间。如有特殊健康状况或营养干预需求，请咨询
注册营养师或医疗专业人士。
本 Skill 仅提供决策辅助，不自动执行下单操作。
所有价格均以 `calculate-price` 实算结果为准，门店实际价格与活动以官方渠道为准。
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