[分享创造] 做了个麦当劳多人聚餐点餐协调器
最近麦当劳搞了个程序员创意开发大赛，基于他们开放的 MCP 能力开发 Skill 。 部门聚餐、宿舍夜宵、朋友聚会，每次点麦当劳都要： 群里问一遍"你想吃什么"→ 没人回 有人不吃辣，有人非辣不吃 → 吵 有人要控热量，有人觉得管太多 → 僵 算完超预算 40 块 → 重来 其实这些都不是"选餐"问题，是"协调"问题。 我做的这个 Skill 专门解决协调环节： 🍔 提案先行：AI 先甩一份完整方案，谁有异议谁提，没意见默认通过 🍔 双池配额：主食饮料按人头，小食进共享区大家分，同样预算更丰富 🍔 忌口分级：过敏是硬约束直接换，想吃某单品是软偏好给你报价 🍔 三级降级：超预算不报错，给"砍什么"的取舍路径 全程用麦当劳官方 MCP 真实算价、自动领券，确认后真的下一单。 不是推荐菜单，是替你当那个"组织者"。 直接当 AgentSkill 用，加载 SKILL.md 到任意支持 MCP 的 AI 客户端就行了 项目地址： https://github.com/ljbljb007/mcd-group-order 觉得有用欢迎 Star ⭐
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Observed adoption & comparisons
Recent records to compare: “D4Vinci/Scrapling” (GitHub Trending, Nov 6, 2026); “garrytan/gstack” (GitHub Trending, Nov 6, 2026). Shared themes are navigation hints; they have not been verified as the same need or independent corroboration.
Adoption decision
Evaluate it against the tool or manual workflow it would replace. The stored record supports discovery; it does not yet establish reliability, lower operating cost or commercial adoption.
Unverified requirements
Not verified: license permissions, required hardware, installation steps, maintenance status and a representative task with its failure cases.
Next test
Choose one real task and a current alternative. Record the commit, environment, input, output, elapsed time and failure behavior; retain the result before recommending adoption.