MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

manage-tcg-collection

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

О программе

Этот навык Claude помогает разработчикам организовывать, отслеживать и оценивать коллекции карточных игр, таких как Pokémon и Magic: The Gathering. Он предоставляет методы инвентаризации, лучшие практики хранения, оценку отградуированных карт и управление списками желаемого. Используйте его для каталогизации коллекций, оценки стоимости для страхования или продажи, а также для принятия решений о том, какие карты отправить на профессиональную грейдинговую оценку.

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/manage-tcg-collection

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

Документация


name: manage-tcg-collection description: > 组织、追踪和估值集换式卡牌游戏收藏。涵盖库存方法、存储最佳实践、基于评级的 估值、想要列表管理和收藏分析。支持宝可梦、万智牌、血与肉和 Kayou 卡牌。适用于 建立新收藏并设置库存追踪、编目已超出随意管理的现有收藏、为保险或出售估值收藏, 以及决定哪些卡牌值得提交专业评级。 license: MIT allowed-tools: Read Grep Glob WebFetch WebSearch metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: tcg complexity: basic language: natural tags: tcg, collection, inventory, storage, valuation, pokemon, mtg, fab, kayou locale: zh-CN source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-sonnet-4-6 translation_date: 2026-03-16

管理 TCG 收藏

通过结构化追踪、适当存储和数据驱动的估值来组织、盘点和估值集换式卡牌游戏收藏。

适用场景

  • 建立新收藏并从一开始就设置库存追踪
  • 编目已超出随意管理的现有收藏
  • 为保险、出售或遗产目的估值收藏
  • 管理想要列表和交换夹以获取特定卡牌
  • 根据价值潜力决定哪些卡牌值得提交专业评级

输入

  • 必需:收藏中的卡牌游戏(宝可梦、万智牌、血与肉、Kayou 等)
  • 必需:收藏范围(整个收藏、特定系列或特定卡牌)
  • 可选:当前库存系统(电子表格、应用、实物活页夹组织)
  • 可选:收藏目标(收齐系列、竞技游玩、投资、怀旧)
  • 可选:存储和评级用品预算

步骤

第 1 步:建立库存系统

设置适合收藏规模的追踪系统。

  1. 根据收藏规模选择库存方法:
    • 小型(<200 张):电子表格
    • 中型(200-2000 张):专用应用(TCGPlayer、Moxfield、PokeCollector、Collectr)
    • 大型(2000+ 张):数据库 + 应用组合,配合条码扫描
  2. 定义每张卡追踪的数据字段:身份、品相、数量、位置、获取信息、价值
  3. 设置所选系统
  4. 建立更新频率(活跃收藏者每周,稳定收藏每月)

预期结果: 功能性库存系统已建立,数据字段已定义,准备输入数据。系统匹配收藏规模。

失败处理: 如果理想应用不可用,使用电子表格。格式不如一致性重要。

第 2 步:编目收藏

将现有卡牌录入库存系统。

  1. 在数字录入前先实物分类:按系列、系列内按编号、变体与基础卡分组
  2. 录入卡牌:使用批量录入、诚实记录品相、标注特殊来源
  3. 大型收藏分会话处理
  4. 与系列清单交叉对照以确定完成百分比

预期结果: 收藏中每张卡都已录入,品相和位置数据准确。每个系列的完成百分比已知。

失败处理: 如果收藏太大无法手动录入,优先处理:先录入所有稀有/高价值卡,再按系列批量录入普通卡。80% 准确的库存远好于没有库存。

第 3 步:组织实物存储

根据卡牌价值和用途适当存储。

  1. 应用存储层级系统
    • 高级(>$50):硬卡套 + 团队袋,或卡膜装磁性保护壳
    • 标准($5-$50):卡膜 + 硬卡套或侧装活页夹
    • 散装(<$5):行卡盒(BCW 800 张或类似),按系列排序
    • 已评级(任何价值):直立放置在评级卡盒中
  2. 环境控制:阴凉、干燥、避光
  3. 标记所有容器
  4. 更新库存系统中的存储位置

预期结果: 每张卡都按其价值适当存储,位置数据在库存中。

失败处理: 如果暂无高级存储用品,卡膜 + 硬卡套始终是任何价值超过 $10 的卡牌的最低保护。

第 4 步:评估收藏价值

计算当前市场价值。

  1. 选择定价来源(TCGPlayer、CardMarket、eBay 已售记录、PSA/BGS 价格指南)
  2. 更新所有标准和高级层级卡牌的价值
  3. 散装卡使用按系列的散装定价
  4. 计算收藏摘要(按类别的数量和价值)
  5. 识别评级候选者:评级溢价超过评级成本的卡牌

预期结果: 收藏的当前估值,重要卡牌有单卡价值,散装有汇总价值。评级候选者已识别。

失败处理: 如果定价数据过时或不可用,标注定价日期和来源。对于非常稀有的卡牌,检查多个来源并使用中位数。

第 5 步:维护和优化

建立持续的收藏管理例程。

  1. 定期更新:立即录入新获取的卡牌,定期更新价值
  2. 想要列表管理:维护带最高价格的想要卡牌列表
  3. 收藏分析:追踪总价值变化,监控完成百分比,识别集中度风险
  4. 定期审计(每年):实物盘点 vs. 库存盘点、验证存储条件、审查评级候选者

预期结果: 一个活的收藏管理系统,保持更新并支持关于买卖、评级和交易的知情决策。

失败处理: 如果维护中断,优先更新高级层级价值,然后补齐新获取的卡牌。

验证清单

  • 库存系统已建立并有适当的数据字段
  • 所有卡牌已编目并有品相和位置数据
  • 实物存储匹配卡牌价值层级
  • 环境控制到位(阴凉、干燥、避光)
  • 收藏已用当前市场价格和日期估值
  • 评级候选者已识别并有成本/收益分析
  • 维护频率已建立并遵循
  • 想要列表已维护

常见问题

  • 对自己的卡牌过度评级:收藏者始终将自己的卡牌评高 1-2 级。诚实评估或使用 grade-tcg-card 进行结构化评估
  • 忽略散装:散装卡集体积累价值。800 张每张 $0.10 的普通卡就是 $80——值得追踪
  • 存储环境差:湿度和温度波动比使用磨损更快地损坏卡牌。环境比卡套更重要
  • 估值过时:卡牌市场变动频繁。6 个月前的估值可能严重不准确
  • 无备份:没有备份的数字库存很脆弱。每月导出 CSV。为保险拍摄高价值卡的照片

相关技能

  • grade-tcg-card — 准确品相评估的结构化卡牌评级
  • build-tcg-deck — 使用收藏库存进行卡组构建

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/zh-CN/skills/manage-tcg-collection
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