MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

grade-tcg-card

pjt222
Обновлено 6 days ago
13 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Другоеgeneral

О программе

Этот навык оценивает торговые карточки (Pokémon, MTG и др.) по стандартам PSA, BGS или CGC, анализируя центровку, поверхность, края и углы. Он предоставляет итоговую оценку с доверительным интервалом, что полезно для предварительной проверки карт перед отправкой на сертификацию, урегулирования споров о состоянии или оценки стоимости. Разработчики могут интегрировать его для автоматизации рабочих процессов оценки карт.

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

評 TCG 卡

依專業評級標準(PSA、BGS、CGC)評卡。用源自 meditate 之「觀察先於定級」協議以防錨定——評級最常之偏。

  • 評前提交專業評級
  • 預篩集,辨值交之高級候
  • 調買賣間之卡況爭
  • 學結構化評級以保一致
  • 估特卡之級-值差

  • :卡識(套、號、名、異版)
  • :卡像或物描(正背)
  • :適評標(PSA 1-10、BGS 1-10 含子級、CGC 1-10)
  • :諸級之市值(供級-值析)
  • :卡戲(Pokemon、MTG、Flesh and Blood、Kayou)

一:清偏——觀察無預判

meditate 二-三步改:觀察不錨期級或市值。

  1. 置卡市值於旁
  2. 評前勿查近售或群體報告
  3. 若知值,顯承偏:
    • 「吾知此卡於 PSA 10 值 $X。吾置此於旁」
  4. 先以物察,非集藏品
  5. 記初感而勿使錨評
  6. 過早級思標「錨」並歸觀察

得:中立起態,純物況評,非市期。級錨(評前知值)乃評級不一之首因。

敗:偏黏(高值卡欲見 10)→顯書偏。外化減其影。能物察方進。

二:置中評

量印置中於雙面。

  1. 量正面四邊之邊框寬:
    • 左右(橫置中)
    • 上下(縱置中)
    • 比:如 55/45 左右,60/40 上下
  2. 背面重
  3. 用評標之置中閾:
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. 記軸置中分與子級

得:雙面置中數比,對應級/子級。此為評級中最客觀之測。

敗:邊過窄不可準量(全畫、無邊)→記「置中 N/A——無邊」並跳三步。某些機構對無邊卡用異標。

三:表面析

察卡表之瑕。

  1. 於良光察正表:
    • 印瑕:墨點、缺墨、印線、色不一
    • 表劃:於直與斜光下可見
    • 表白化:表層朦朧或雲霧
    • 凹痕:於側光下可見
    • 染或變色:黃、水痕、化損
  2. 背表同法
  3. 分廠瑕與手損:
    • 廠:印線、誤切、褶——或罰輕
    • 手:劃、凹、染——皆罰
  4. 評表況:
    • 無瑕(10):放大無瑕
    • 近無瑕(9-9.5):僅放大可見小瑕
    • 優(8-8.5):裸眼見小磨
    • 良(6-7):中磨、多小瑕
    • 可下(1-5):明損

得:表目錄詳,諸瑕位、述、重度皆評。廠瑕與手損分。

敗:像辨率太低→標限並予級範,非點級。薦物察。

四:邊角評

察邊角磨損。

  1. 察四邊:
    • 白化:色邊之白點或線(最常)
    • 屑落:小片邊層缺
    • :邊覺不平或微裂
    • 箔離:閃卡察邊緣分層
  2. 察四角:
    • :角尖銳
    • :尖磨為曲(輕、中、重)
    • :角見層分(丁)
    • :角折或褶
  3. 用表況同尺評邊角
  4. 記最差角/邊

得:各邊角況評。最差之單角/邊常限總級。

敗:卡於套或裝遮邊→記未可察區。

五:定末級

合子評為末級。

  1. PSA 評(單 1-10):
    • 末級由最弱子評限
    • 完美表而 65/35 置中→封頂 PSA 8
    • 用「最低限」則,然他優處或升
  2. BGS 評(四子→總):
    • 分子級:Centering、Edges、Corners、Surface(各 1-10 以 0.5 步)
    • 總=加權均,然最低子限總
    • BGS 10 Pristine 需四子皆 10
    • BGS 9.5 Gem Mint 需均 9.5+,無子於 9 下
  3. CGC 評(近 PSA 標有子於牌):
    • 分 Centering、Surface、Edges、Corners
    • 總依 CGC 專屬加權
  4. 末級連信:
    • 「PSA 8(確)」——級清,不高不低
    • 「PSA 8-9(臨界)」——機構或評任一
    • 「PSA 7-8(不確)」——評數據有限

得:末級連信心。BGS 則報四子。級由 2-4 步證支持。

敗:評未定(如痕或劃或塵)→予級範並薦專業評級。無足數據勿予確級。

  • 評前已清偏(無錨)
  • 雙面置中已量並記比
  • 表察劃、印瑕、染、凹
  • 四邊四角各評
  • 廠瑕與手損分
  • 末級由各子評證支持
  • 信心陳(確、臨界、不確)
  • 評標正確(PSA/BGS/CGC 閾)

  • 級錨:評前知值偏評至「期級」。必先物評
  • 略背:背表與背置中計。多評者過重正
  • 混廠手瑕:廠印線異於劃,然皆影級
  • 過評閃卡:閃與箔卡藏劃至視角正。用多光角
  • 置中視錯:畫位使置中顯優或差於實。量邊,勿量畫

  • build-tcg-deck
  • manage-tcg-collection
  • meditate

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-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