麦麦积分钱庄

用途

麦当劳会员账户里的积分和优惠券有明确的有效期，过期即作废。多数用户既不知道自己的积分值多少钱，也不知道哪一项兑换最划算，更不清楚有多少积分正在逼近过期线。本技能把这笔「沉睡资产」变成一份可行动的体检报告：估值 → 排序 → 排险 → 处方。

何时使用

出现以下意图时激活本技能：

• 「我的积分怎么花最划算」「积分能换什么」
• 「积分快过期了吗」「积分要过期了怎么办」
• 「麦麦商城兑换什么值得」「帮我看看积分账户」
• 「我的券快到期了」
• 用户希望得到账户资产总览、兑换优先级建议或过期风险提醒

不适用：单纯查询某一餐品营养、点餐下单、拼单组织。

前置条件

必须在 WorkBuddy 中启用麦当劳 MCP 连接器 mcd-mcp。若工具调用返回 401，提示用户检查 MCP Token；若返回 429，说明触发了每分钟 600 次的限流，需降低请求频率。

执行流程

第 1 步：采集原始数据

按顺序调用 MCP 工具。第一组互相独立，可以并行发起：

三个必须记住的实测事实（详见 MCP_INTEGRATION.md）：

1. query-my-account 不返回逐笔到期日，只有 currentMouthExpirePoint（本月）等月份桶。若该字段缺失，明确告知用户数据不足，不要凭空推断。
2. mall-points-products 会把已下架商品一并返回，status 字段无法区分（实测恒为 2）。实测 24 个积分兑换项里 17 个已下架 —— 不逐个调 mall-product-detail 验证，报告就是错的。
3. 积分商品的 price 恒为 "0"，金额在 skuList[].extTradePrice，而那是用券价，不是价值。

第 2 步：归一化为标准输入

MCP 原始返回不能直接喂给引擎，用归一化工具转换：

python3 tools/normalize_mcp.py --snapshot <MCP 原始返回目录> --explain -o input.json

该工具负责：筛掉纯现金商品、逐项验证在售状态、解析兑换内容、按 常规价 − 用券价 算出净节省。 --explain 会打印每一项的定价过程与无法定价的原因，便于人工复核。

以下三项必须准确：

• account.available_points —— 可用积分（是小数，如 2741.9，不要取整）
• account.expiring[] —— 即将过期的积分桶（到期日只有月份粒度时，用月末作为上界并标注）
• mall_products[].cash_value —— 净节省额（常规价 − 用券价），不是券面金额

定价缺失时宁可在报告中标注「无法定价」并列出原因，也不要估算 —— 一个看起来合理但错误的数字，比没有数字更有害。

第 3 步：运行估值引擎

python3 scripts/points_vault.py --input <归一化后的 JSON 路径>

需要机器可读结果时追加 --json。想先看效果可运行 python3 scripts/points_vault.py --demo。

引擎只使用 Python 标准库，无需安装依赖，且不发起任何网络请求。

第 4 步：解读报告

按以下优先级向用户传达，不要只是把报告贴出来：

1. 先说最刺眼的数字 —— 有多少积分将在多少天内过期，折合多少钱。
2. 再说一句话行动建议 —— 兑换哪一项、大概能换回多少。
3. 最后给完整报告 —— 把 Markdown 报告呈现给用户，便于截图保存。

第 5 步：执行动作（必须经用户确认）

以下工具会消耗真实资产或改动账户状态，绝对不可自动执行，必须先向用户逐项确认：

• mall-create-order —— 真实扣减积分兑换商品
• auto-bind-coupons —— 自动领取全部可领券

确认后执行，并把结果回写到报告里。若用户只是想做分析，跳过本步。

输出规范

• 货币统一使用 ¥ 与两位小数。
• 积分数值使用千分位。
• 核心输出为 Markdown 报告，保证可直接截图分享。
• 报告中必须保留免责声明：积分价值为参考估算，商品与价格以官方渠道为准。

合规红线

• 不提供任何关于积分抽奖（draw-lottery）的概率分析或「提高中奖率」的策略建议。
• 不使用「薅羊毛」「薅到爆」「疯狂囤券」等可能被视为宣扬浪费或拜金的表述；改用「避免资产过期」「资产管理」等中性表达。
• 不将麦当劳与其他品牌进行对比。
• 不索取、不记录、不在任何文件中写入真实 MCP Token 或用户个人信息。

参考文档

• references/tool-playbook.md —— 各 MCP 工具的用途、调用要点与返回到标准字段的映射。
• references/valuation-model.md —— 标准输入 JSON 结构、估值公式与风险分档规则。