MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

grade-tcg-card

pjt222
Обновлено 2 days ago
5 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Другоеgeneral

О программе

Этот навык Claude оценивает торговые карточки (Pokemon, MTG, Flesh and Blood, Kayou) по стандартам PSA, BGS или CGC. Он проводит структурированную оценку, охватывающую центровку, поверхность, края и углы, чтобы присвоить итоговую оценку с доверительным интервалом. Используйте его для предварительной проверки карт перед отправкой на грейдинг, урегулирования споров о состоянии или оценки диапазона стоимости.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/grade-tcg-card

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

Документация

Grade TCG Card

Grade card per PSA/BGS/CGC. Observation-first (from meditate) → no grade anchoring.

Use When

  • Pre-submission evaluation
  • Pre-screen collection → high-grade candidates
  • Settle buyer/seller disputes
  • Learn consistent grading
  • Estimate grade-value spread

In

  • Required: card ID (set, #, name, variant)
  • Required: images or physical desc (front + back)
  • Required: standard (PSA 1-10, BGS 1-10 w/ subgrades, CGC 1-10)
  • Optional: known market value at grades
  • Optional: game (Pokemon, MTG, FaB, Kayou)

Do

Step 1: Clear bias → observe w/o prejudgment

From meditate Step 2-3: observe w/o anchor to expected grade/value.

  1. Set aside market value
  2. DO NOT look up sales/population reports pre-grade
  3. Known valuable → explicit: "Worth $X PSA 10. Set aside."
  4. Examine as physical object
  5. Gut impression noted but NOT anchored
  6. Premature grade thoughts → "anchoring" → return to observation

→ Neutral start. Grade anchoring = #1 source of inconsistency.

If err: bias sticky (high-value wants 10) → write bias explicit. Externalize → reduce influence. Proceed only as physical object.

Step 2: Centering

  1. Measure border all 4 sides front:
    • L vs R (horizontal)
    • T vs B (vertical)
    • Ratio: 55/45 L-R, 60/40 T-B
  2. Repeat back
  3. Apply thresholds:
PSA Centering Thresholds:
+-------+-------------------+-------------------+
| Grade | Front (max)       | Back (max)        |
+-------+-------------------+-------------------+
| 10    | 55/45 or better   | 75/25 or better   |
| 9     | 60/40 or better   | 90/10 or better   |
| 8     | 65/35 or better   | 90/10 or better   |
| 7     | 70/30 or better   | 90/10 or better   |
+-------+-------------------+-------------------+

BGS Centering Subgrade:
+------+-------------------+-------------------+
| Sub  | Front (max)       | Back (max)        |
+------+-------------------+-------------------+
| 10   | 50/50 perfect     | 50/50 perfect     |
| 9.5  | 55/45 or better   | 60/40 or better   |
| 9    | 60/40 or better   | 65/35 or better   |
| 8.5  | 65/35 or better   | 70/30 or better   |
+------+-------------------+-------------------+
  1. Record ratio per axis + subgrade.

→ Numeric ratios both faces + grade/subgrade. Most objective measurement.

If err: borders too narrow (full-art, borderless) → "centering N/A — borderless", skip Step 3. Services differ for borderless.

Step 3: Surface

  1. Front under good light:
    • Print defects: ink spots, missing ink, print lines, color inconsistency
    • Scratches: direct + angled light
    • Whitening: haze/clouding
    • Indentations: raking light
    • Stain/discoloration: yellowing, water marks, chemical
  2. Back same criteria
  3. Factory vs handling:
    • Factory: print lines, miscut, crimping → may be less penalized
    • Handling: scratches, dents, stains → always penalized
  4. Rate:
    • Pristine (10): flawless under mag
    • Near-pristine (9-9.5): minor only under mag
    • Excellent (8-8.5): minor naked eye
    • Good (6-7): moderate, multiple
    • Fair+ (1-5): significant

→ Defect inventory located + described + severity. Factory vs handling distinguished.

If err: low-res images → provide range not point grade. Recommend physical.

Step 4: Edge + corner

  1. 4 edges:
    • Whitening: spots/lines along colored (most common)
    • Chipping: edge layer missing
    • Roughness: uneven / micro-tears
    • Foil separation: holofoil delamination
  2. 4 corners:
    • Sharpness: tip crisp
    • Rounding: worn curve (slight/moderate/heavy)
    • Splitting: layer separation (dings)
    • Bending: turned/creased
  3. Rate same scale
  4. Note worst edge/corner

→ Per-edge + per-corner. Worst limits overall grade.

If err: in sleeve/toploader obscures → note which areas not fully assessed.

Step 5: Final grade

  1. PSA (1-10):
    • Weakest sub limits final
    • Perfect surface + 65/35 centering → cap PSA 8
    • "Lowest limits" + adjust up if exceptional
  2. BGS (4 subgrades → overall):
    • Centering, Edges, Corners, Surface each 1-10 in 0.5
    • Overall = weighted avg, lowest subgrade limits
    • BGS 10 Pristine → all 4 = 10
    • BGS 9.5 Gem Mint → avg 9.5+ no sub <9
  3. CGC (similar to PSA w/ subgrades on label):
    • Centering, Surface, Edges, Corners
    • Overall = proprietary weighting
  4. Confidence:
    • "PSA 8 (confident)" — clear, unlikely higher/lower
    • "PSA 8-9 (borderline)" — either way
    • "PSA 7-8 (uncertain)" — limited data

→ Final grade + confidence. BGS all 4 reported. Evidence from Steps 2-4.

If err: inconclusive (scratch vs dirt) → range + recommend pro grading. Never confident w/ insufficient data.

Check

  • Bias check pre-grading (no anchoring)
  • Centering both faces w/ ratios
  • Surface examined (scratches, print, stain, indent)
  • All 4 edges + corners individually
  • Factory vs handling distinguished
  • Grade evidence-backed from each sub
  • Confidence stated
  • Standard applied correctly

Traps

  • Grade anchoring: value knowledge → bias toward hoped-for grade. Physical first.
  • Ignore back: back surface + centering count. Many over-focus front.
  • Factory vs handling confusion: both affect grade differently.
  • Holofoil over-grade: hides scratches until angled. Multiple light angles.
  • Centering illusion: art placement can mislead. Measure borders not art.

  • build-tcg-deck — condition affects tournament legality
  • manage-tcg-collection — grade-based valuation
  • meditate — source of observation-without-prejudgment

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-ultra/skills/grade-tcg-card
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

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

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

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.

Просмотреть навык