想吃麦当劳怎么点最省？装个 Skill，WorkBuddy 帮你算到 21.9

它能帮你干什么

先说清楚它的身份：这是一位开发者参加「麦当劳程序员创意开发大赛」的参赛作品，不是麦当劳官方的产品，代码在 GitHub 上开源，用的是 MIT 协议，我写这篇时有 400 多个星标。

用法很简单，在对话框里直接说人话就行，比如：

• 「我想吃巨无霸加薯条加可乐，怎么最便宜？」
• 「30 块钱在麦当劳能吃到什么？」
• 「减脂期，想吃麦当劳，800 大卡以内还要便宜。」
• 「帮我在麦乐送点一份午餐，别超过 40。」

它会去拉附近门店的菜单、价格、营养数据，再把四个地方的优惠券都查一遍：可以领的券、你卡包里已有的券、门店专属的券，还会先帮你把能领的券一键领好。然后把这些东西交给一段专门的算法，在所有组合里挑出总价最低、又满足你预算和热量要求的几个方案。

项目里给的例子是这样的：巨无霸、中薯条、中杯可乐，直接点要 47 元，用「1+1 随心配」把巨无霸和薯条打包，可乐单点，一共 21.9 元，省了 25.1 元。

这里要提醒一句：这个 47 和 21.9 是项目里的示例数据算出来的。真实价格、你手上有哪些券，以门店当时的情况为准，每个人、每家店算出来都会不一样。

最值得学的是这三刀分工

为什么不直接让大模型帮你算？因为麦当劳的优惠是个很绕的题：菜单几十样，券十几张，有的能叠加有的不能，有时候为了凑满减多加一样东西反而更便宜。这种题让大模型心算，很容易算错，而且错得一本正经。

所以作者把活拆开了：

• 麦当劳的 MCP 负责取数。MCP 你可以理解成一个标准插座，麦当劳把菜单、价格、券、下单这些能力做成了插座，AI 插上就能直接用，不用再去网页上扒；
• 一段 Python 代码负责算账。所有组合交给它一个个试，结果每次都一样，可以复现、可以核对；
• Agent 负责听你说话、讲方案、帮你下单。它的规矩里写得很死：永远不要自己口算价格，所有金额必须来自代码或者麦当劳那边的返回。

还有两处设计我很喜欢。一是保守：拿不准两张券能不能一起用，就当不能，宁可少报一点优惠，也不给你算出一个到店付不出来的假低价。二是下单前必须问你：它会先让麦当劳那边再核一次价，把门店、菜品、最终价格复述给你，你明确说好了才下单。下单是付钱的事，这一步不能省。