MCP HubMCP Hub
SKILL·0E9F0C

vertical-restaurants

avelikiy
Обновлено 1 month ago
6 просмотров
86
14
86
Посмотреть на GitHub
Другоеaiapi

О программе

Этот навык предоставляет ключевые знания в области разработки программного обеспечения для ресторанов и гостиничного бизнеса, охватывая такие важные концепции, как модификаторы меню, управление запасами и финансовые ограничения. Он применяется при проектировании основных продуктов, таких как системы онлайн-заказов, бронирования, программы лояльности или планирования, чтобы избежать использования неоптимальных моделей данных. Используйте его на этапе архитектурного планирования или спецификации функций, характерных для ресторанной сферы.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add avelikiy/great_cto -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/avelikiy/great_cto
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/avelikiy/great_cto.git ~/.claude/skills/vertical-restaurants

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Vertical: restaurants & hospitality — don't spec it naive

Restaurants run on razor-thin margins (net 3–6%) with a hostile incumbent stack. A spec that treats a menu as a flat list of {name, price} or ignores who already owns the POS will ship something no operator can use. This skill loads the domain so architect/pm sound like they've worked a shift.

The 4 products in this vertical:

ProductArchetypeOne-liner
online-orderingcontentOwn menu + checkout for dine-in/pickup/delivery — dodge aggregator fees
reservationsbookingBookings, tables, text-the-waitlist
loyaltycrmPoints, offers, win-back
shift-schedulingbookingRota, open shifts, swaps with coverage rules

Incumbents to position against: Toast (POS, ~$69–165/mo + hardware + 2.49%+ per swipe), Square (POS/SMB), SevenRooms (reservations/CRM, upmarket), ChowNow (commission-free ordering), DoorDash / Uber Eats / Grubhub (aggregators, 15–30% commission per order).

1. Domain vocabulary (use these words in the spec)

  • COGS / food cost % — cost of ingredients ÷ menu price. Target ~28–35%.
  • Prime cost — food cost + labor cost; the number operators obsess over (target ≤ ~60% of sales).
  • Menu engineering — classifying items by popularity × margin into stars (high/high), plowhorses, puzzles, dogs (low/low). Drives what gets promoted or cut.
  • 86'd — an item is out of stock / unavailable ("we're 86 on the salmon"). Must propagate instantly to every ordering channel.
  • Modifiers / mods — choices on an item (size, temp, add bacon, no onions, sub fries). Grouped, with required/optional + min/max rules.
  • Covers — number of guests served (a "200-cover night").
  • Turn time — how long a table is occupied; reservations math depends on it (a 2-top turns in ~75 min).
  • FOH / BOH — front of house (servers, host, bar) / back of house (kitchen, prep, dish). Scheduling and tips differ between them.
  • Tip pooling — pooled tips split by rule (hours, role, points). Legally constrained — see §6.
  • Comps / voids — comp = item given free (manager discretion); void = item removed before it's made. Both need audit trails.
  • Ticket times — elapsed time from order fired to served; the kitchen's core SLA.
  • Third-party aggregator commission — the 15–30% DoorDash/Uber Eats/ Grubhub take. The pain that makes owned ordering a wedge.
  • KDS (kitchen display system) — screen in the kitchen that replaces paper tickets; orders route to it by station.

2. Non-obvious domain rules

  • The POS is the sticky system of record — don't fight it. Toast/Square own the menu, payments, and floor. Our products integrate with or sit beside the POS; they don't try to replace it. Sync the menu, don't fork it.
  • Aggregator commission is the wound; owned online-ordering is the wedge. A restaurant paying 25% to DoorDash on a $40 order keeps $30. Commission- free direct ordering is the single clearest ROI pitch — lead with it.
  • Menus have deep modifier hierarchies, not flat prices. "Burger" → size group (required, choose 1) → temp group (required) → add-ons (optional, 0–5) → side (required, choose 1, sub upcharges). Price = base + mods.
  • 86'd / out-of-stock is real-time and must sync everywhere. When the kitchen 86's an item it must vanish from online ordering, KDS, and the POS simultaneously, or you sell what you can't make.
  • Tips have legal handling. Pooling rules, who can share (FLSA bars managers/owners from tip pools), tip credit, and service-charge vs tip distinction are labor-law constrained, not free-form.
  • Margins are razor-thin. A feature that adds 30¢/order of cost can erase the margin on that order. Cost-consciousness is a feature, not a nicety.
  • Reservations + waitlist are SMS-driven. "Your table's ready" is a text, not an email. Waitlist quote times and ready-pings are the product.

3. What a naive build gets wrong

  • Flat menu, no modifier hierarchy. {name, price} can't express "medium, well-done, add bacon, sub fries (+$2)". Model modifier groups with required/optional + min/max from day one.
  • Ignoring 86'd / out-of-stock. Selling a sold-out item online is a refund, an angry guest, and a chargeback. Stock state is first-class.
  • Online ordering that doesn't sync the menu. A second menu that drifts from the POS menu means wrong prices and phantom items. One source of truth, synced.
  • Tip handling that breaks labor law. Letting managers into the pool, or mislabeling a service charge as a tip, is an FLSA violation, not a bug.
  • No dine-in vs pickup vs delivery distinction. Each channel has different fulfillment, timing, fees, address/table data, and tax. One generic "order" type is wrong.
  • Loyalty that's points-only with no win-back. Points without a lapsed- guest re-engagement flow (offers, "we miss you") leaves the highest-ROI CRM lever on the table.

4. Must-model entities

  • MenuItem — base price, category, station, tax class, availability state (available / 86'd / scheduled), with one or more ModifierGroups.
  • ModifierGroup{required: bool, min, max} + ordered Modifiers (name, price delta, default, in-stock). Hierarchy, not a flat list.
  • Orderchannel (dine_in | pickup | delivery), status (placed → confirmed → preparing → ready → completed | cancelled), line items with resolved modifiers, computed total, table/address per channel.
  • Reservation — party size, time, turn-time estimate, table assignment, status; plus Waitlist entry (quoted wait, ready-ping, SMS thread).
  • Shift — role (FOH/BOH), start/end, coverage rule (min staff per role/time), open shift + swap request with approval/coverage check.
  • LoyaltyMember — identity (phone-first), points balance, earn/redeem ledger, last-visit (for win-back segmentation), consent state.

5. Per-product notes (wedge + the one domain thing)

  • online-ordering (content) — Wedge: commission-free direct ordering vs DoorDash's 15–30% and Toast Online Ordering's per-order fee. The one thing: the menu + modifier hierarchy must sync from the POS and honor 86'd state, across dine-in/pickup/delivery, or it's worse than the aggregator it replaces. Menus rank locally → see [[local-seo]].
  • reservations (booking) — Wedge: SevenRooms is upmarket/expensive; give SMBs bookings + waitlist without the price tag. The one thing: it's SMS-first — text-the-waitlist and ready-pings are the product; turn time drives table availability. SMS consent → [[lifecycle-messaging]].
  • loyalty (crm) — Wedge: most POS loyalty is points-only; we add offers + win-back. The one thing: lapsed-guest re-engagement (segment by last-visit, send an offer) is where the revenue is — design win-back, not just an earn-points counter. Sends → [[lifecycle-messaging]].
  • shift-scheduling (booking) — Wedge: rota + open shifts + swaps cheaper/simpler than the incumbents. The one thing: swaps must enforce coverage rules (min staff per role per time band) — an unconstrained swap that leaves the line uncovered is the failure mode.

6. Compliance (light — defer the heavy lifts)

  • Tip pooling / labor law (FLSA) — managers/owners may not share in tip pools; keep tip vs service-charge distinct; honor tip-credit rules. State law varies (e.g. CA). Surface as a constraint; get specifics confirmed.
  • Food-allergen disclosure — the big 9 US allergens must be declarable on menu items; some jurisdictions require menu labeling. Model allergen tags on MenuItem.
  • SMS consent for waitlist/loyalty — TCPA consent, STOP/HELP, quiet hours apply to every text. Defer the mechanics to [[lifecycle-messaging]].
  • Payment — PCI scope, SCA, refunds/chargebacks. Defer billing/payment design to the billing/PCI track; don't hand-roll card handling here.

Cross-refs: [[lifecycle-messaging]] (every SMS/email leg — consent + deliver- ability), [[local-seo]] (menus and reservations rank locally; "best tacos near me" is the funnel), [[migration-ready-schema]] (importing an existing menu / guest list from the incumbent POS without losing modifier structure).

GitHub репозиторий

avelikiy/great_cto
Путь: skills/vertical-restaurants
0
agentic-codingclaude-code-pluginclaude-code-skillsclaude-code-subagentscode-reviewcto
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill vertical-restaurants?

vertical-restaurants — это Claude Skill от avelikiy. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с vertical-restaurants, без дополнительных запросов.

Как установить vertical-restaurants?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте vertical-restaurants в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится vertical-restaurants?

vertical-restaurants относится к категории Другое.

Можно ли использовать vertical-restaurants бесплатно?

Да. vertical-restaurants размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

llamaguard
Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык
cost-optimization
Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык
sports-betting-analyzer
Другое

Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.

Просмотреть навык
quantizing-models-bitsandbytes
Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык