北京
参加一场黑客松，奖品是50个巨无霸，你会做什么？花叔(@AlchainHust)给出的答案，是给麦当劳写一个能"读图算营养"的skill。
这个比赛叫麦当劳 MCP 黑客松，鼓励开发者为麦当劳创建有用或有趣的 MCP skill。花叔提交的作品名叫"Steam Your McStomach"，目标很直白——蒸馏你的麦门胃。
一张餐盘照，读出四项营养数据
这个skill的核心，是一个在 Gemma 4 基础上微调的视觉语言模型，专门针对麦当劳的上下文做了优化。
它能做什么？接受一张包含多个菜品的餐盘照片，然后预测每项的卡路里、脂肪、蛋白质和碳水化合物含量。四项数据，一次读出。
换句话说，你拍一张托盘，它告诉你这一顿吃进去了什么。对常年靠麦当劳续命的人来说，这大概是最实用的"麦门工具"。
微调的重点：让模型看懂校准图
这个skill真正花功夫的地方，是自动化校准图的解读过程。
模型可以读取原始的校准图（例如 R1 vs R2 图），并从中提取定量数据。提取完之后，它还能根据用户的查询给出文本响应——比如你问"这张图是什么？"或者"告诉我这些数字"，它都能接住。
把"看图"和"读数"这两步串起来，正是这个skill区别于普通图像识别的地方。
赢了就组一个畅吃局
花叔对这个作品的期待很朴素：如果获奖，他计划组织一个巨无霸畅吃局。
50个巨无霸，配上自己写的营养分析skill——先算清楚吃了多少，再决定吃多少。这个闭环，多少有点黑色幽默。
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