Agent skill

Credit Shopping Log Analysis

by MaaEnd in MaaEnd/MaaEnd

分析 MaaEnd CreditShoppingMain 的日志。用于还原信用购物任务中实际购买了什么商品、每件商品的折扣力度、是否触发过刷新(或刷新次数已用尽)、稳健刷新是否触发、以及信用点的消耗状况。货架槽位必须以日志中的 CreditIcon(TemplateMatcher)为锚,有无 BuyFirstOCR/Priority2OCR…

AGPL-3.0Auto-check passedMobile

Install Credit Shopping Log Analysis

skills CLI
$ npx skills add MaaEnd/MaaEnd --skill credit-shopping-log-analysis -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install MaaEnd/MaaEnd credit-shopping-log-analysis --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/MaaEnd/MaaEnd.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/.agents/skills/credit-shopping-log-analysis .claude/skills/credit-shopping-log-analysis && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
credit-shopping-log-analysis
GitHub stars
4k
Token cost
~2.8k tokens
SKILL.md length
571 words
Files
1
Skills in repo
14
Repo updated
First seen
Licence
AGPL-3.0

At a glance

分析 MaaEnd CreditShoppingMain 的日志。用于还原信用购物任务中实际购买了什么商品、每件商品的折扣力度、是否触发过刷新(或刷新次数已用尽)、稳健刷新是否触发、以及信用点的消耗状况。货架槽位必须以日志中的 CreditIcon(TemplateMatcher)为锚,有无 BuyFirstOCR/Priority2OCR…

  • Works in 6 steps: 锁定任务实例 → 读取前端配置(关键前置步骤) → 还原折扣信息 → …
  • Mobile work in your project
  • SKILL.md covers 适用范围, 主要证据来源, 工作流 and 输出模板, plus 1 more section
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Credit Shopping Log Analysis is an agent skill from MaaEnd/MaaEnd. 分析 MaaEnd CreditShoppingMain 的日志。用于还原信用购物任务中实际购买了什么商品、每件商品的折扣力度、是否触发过刷新(或刷新次数已用尽)、稳健刷新是否触发、以及信用点的消耗状况。货架槽位必须以日志中的 CreditIcon(TemplateMatcher)为锚,有无 BuyFirstOCR/Priority2OCR 不影响槽位级货架的还原与呈现。适用于用户询问信用点交易、信用购物买了什么、折扣情况、刷新配置、CreditShoppingMain 任务行为等场景。

Its SKILL.md is about 2.8k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. It is a single SKILL.md file with no bundled scripts.

It sits in Mobile. The repository describes itself as: MaaEnd 终末地小助手:基于视觉 AI 的「明日方舟:终末地」自动化工具. The licence is AGPL-3.0.

When your agent uses it

  • Mobile work in your project

Example prompts

  • “/credit-shopping-log-analysis”

Workflow steps

6 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 锁定任务实例
  2. 读取前端配置(关键前置步骤)
  3. 还原折扣信息
  4. 还原实际购买
  5. 判断刷新状态
  6. 信用点数值追踪

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit c34e0c8. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are log, json and markdown).

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Credit Shopping Log Analysis loads about 2.8k tokens when it runs. Until then it costs about 71 tokens; SKILL.md has 571 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~71
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.8k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from MaaEnd/MaaEnd at commit c34e0c8, republished under its AGPL-3.0 licence (© MaaEnd). 571 words, ~2,835 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/credit-shopping-log-analysis/SKILL.md (or your agent's skills folder).
name
credit-shopping-log-analysis
description
分析 MaaEnd `CreditShoppingMain` 的日志。用于还原信用购物任务中实际购买了什么商品、每件商品的折扣力度、是否触发过刷新(或刷新次数已用尽)、稳健刷新是否触发、以及信用点的消耗状况。货架槽位必须以日志中的 `CreditIcon`(TemplateMatcher)为锚,有无 `BuyFirstOCR`/`Priority2OCR` 不影响槽位级货架的还原与呈现。适用于用户询问信用点交易、信用购物买了什么、折扣情况、刷新配置、`CreditShoppingMain` 任务行为等场景。

CreditShoppingMain 日志分析

该 Skill 仅用于 CreditShoppingMain。

不要将本流程复用到 AutoStockStapleMain、AutoStockpileMain 或通用 issue 故障排查。

适用范围

当用户提出下列问题时使用本 Skill:

  • "信用购物买了什么"
  • "折扣力度如何"
  • "有没有刷新商品"
  • "稳健刷新触发了吗"
  • "信用点消耗了多少"
  • "为什么没买/没刷新"
  • "货架上有什么 / 缺哪一格 / 某时刻货架什么样"(槽位以 CreditIcon 为准)

主要证据来源

按优先级读取:

  1. maafw.log(最新会话)
  2. maafw.bak.*.log(若任务发生在之前的会话)
  3. CreditIcon(TemplateMatcher):货架槽位与排位的锚;每次出现即对应一份槽位级货架(ADB 可能为半份后再合并)。
  4. go-service.log(信用点 OCR 数值、表达式求值)
  5. mxu-web-YYYY-MM-DD.log(前端下发的 pipelineOverride,含开关配置)

代码上下文(了解节点语义):

  • assets/tasks/CreditShopping.json

工作流

1. 锁定任务实例

在 maafw*.log 中搜索:

text
Tasker.Task.Starting.*CreditShoppingMain
task start:.*CreditShoppingMain

记录命中的 task_id,后续所有分析必须限定在该 task_id 范围内。

若 maafw.log 未命中,改查 maafw.bak.*.log,以文件时间戳最近的为优先。

2. 读取前端配置(关键前置步骤)

在对应日期的 mxu-web-YYYY-MM-DD.log 中找 CreditShoppingMain 的 pipelineOverride,重点关注末尾:

json
"CreditShoppingPrudentRefresh": {"enabled": false/true},
"RefreshItem":                  {"enabled": false/true},
"CreditShoppingBuyPriority1":   {"enabled": false/true},
"CreditShoppingBuyPriority2":   {"enabled": false/true}

这一步决定哪些功能在本次运行中被关闭,从而解释后续日志中"节点从未进入识别"的原因。

常见结论:

  • CreditShoppingPrudentRefresh: enabled: false → 稳健刷新被主动禁用,不是条件不满足
  • RefreshItem: enabled: false → 信用点刷新商品功能关闭,不会消耗信用点刷新
3. 还原折扣信息

IsDiscountPriority2 OCR 会在每次扫描时读取整行商品的折扣标签(expected: "75|95|99"),可用多次扫描对比定位每件商品的折扣。

在 maafw*.log 中搜索:

log
OCRer.*IsDiscountPriority2

每次扫描的 all_results_ 包含所有可见折扣,格式如:

log
{"box":[x,y,w,h],"score":...,"text":"-75%"}

逐次对比法:比较相邻两次扫描的 all_results_,消失的条目对应刚被购买的商品。

配合 CreditShoppingBuyPriority2 的命中 box(x 坐标)即可定位该商品的折扣标签(同一列 x 坐标)。

filtered_results_ 中出现表示该条目满足 75/95/99 阈值,触发了优先级购买。

3b. 还原每次货架(以 CreditIcon 为锚;名字为可选叠加)

当用户询问“第一次刷新出了什么”“买完某件后货架怎么变了”“有没有缺格/漏识别”时,必须补做本节。货架槽位不以 BuyFirstOCR / Priority2OCR 是否运行为前提。

货架的判定来源(权威顺序)
  1. 槽位与排位(必须):同一 task_id 下,只要在日志中出现 CreditIcon 的 TemplateMatch(搜索 TemplateMatcher.*CreditIcon 或带 "name":"CreditIcon" 的识别结果),即视为该次扫描有一份货架骨架。
    • 非 ADB:同一帧/同一心跳内通常为一整份槽位(all_results_ 中每个 box 为一格)。
    • ADB:可能仅为半份(例如先上半再下半);须标注「半份」,并按下文 ADB 规则与相邻采集合并后再写「满架」结论。
  2. 商品名(可选叠加):若同一扫描时刻存在 BuyFirstOCR / Priority2OCR 的 all_results_,可将其中 "text" 按列对齐叠到槽位上。
  3. 禁止臆造名字:若某帧没有名字 OCR 的 all_results_(或 all_results_ 为空),不得用上一轮/下一轮的名称、也不得凭推测填写商品名;必须明确写 「本帧无商品名 OCR」 或 「仅槽位」。
槽位还原步骤(有 CreditIcon 就必须输出)

在 maafw*.log 中搜索:

log
TemplateMatcher.*CreditIcon

取该次 CreditIcon 的 all_results_(若流水线实际使用 filtered_results_,以日志为准并在分析中说明二者差异)。

  1. 按 box 的 y 分成两排:y≈240 一带为上排,y≈440~486 一带为下排(以相对聚集为准,勿机械抠死一个像素)。
  2. 每排内按 x 从小到大 排序,得到从左到右的列(第 1 列…)。
  3. 输出最低要求:至少写出 上排 m 格、下排 n 格(或每格 x / 列序号),使排位可追溯;即使本轮没有任何商品名 OCR 也要写。
  4. 用 NotSoldOut 等(若日志中有)辅助判断未卖空槽位;格数少于 10 时如实记录;若为买空后 9 格且缺列与刚购商品列一致,注明「买空后正常缺格」。
商品名叠加(若存在)

当同一次扫描中存在名字 OCR 时,搜索:

log
OCRer.*BuyFirstOCR
OCRer.*Priority2OCR

将 all_results_ 中各条的 box 与 CreditIcon 列 按 x/y 对齐 后填入名称列。不得在日志无 text 证据时填充具体商品名。

其它辅助节点(可按需引用):

log
ColorMatcher.*NotSoldOut
ColorMatcher.*BuyFirstOCRLabelColor
ColorMatcher.*BuyFirstOCRTextColor
异常情况:刷新后只识别到部分货架

有时日志里会出现类似以下情况:

  • CreditIcon 候选存在,但 filtered_results_ 只剩 1~9 个
  • NotSoldOut 只剩 1~9 个槽位
  • 没有跑出 BuyFirstOCR / Priority2OCR 名字列表,或列表为空
  • 或者只识别出上排、下排中的一部分

仍须先根据 CreditIcon(及可用的半份/合并规则)写出槽位级货架;其中「无名字」不等于「无货架」。

若槽位数明显异常(例如远少于 9 且无法用买空解释)、或动画中间帧导致 CreditIcon 不稳定,该帧可标为异常中间态 / 不稳定货架,不能单独当作“本次刷新后的最终完整商店”,应继续在同一轮刷新窗口内找下一帧 CreditIcon 佐证。

区分两类表述(避免把「无名」当成「无货架」)
  1. 槽位货架(必有,只要跑了 CreditIcon)
    • 用 CreditIcon 的格数与排位描述;不要求名字 OCR。
  2. 命名货架(可选)
    • 在槽位货架基础上,若存在 BuyFirstOCR / Priority2OCR 的 text,再填商品名。
    • 完整命名货架(用于回答“架上分别是什么商品”):宜满足 10 个槽位 + 10 个可对齐的名字;若名字缺失,应写「若干列无名」,不得编造。
  3. 完整刷新后的槽位快照
    • 指“首次进入”或“某次 RefreshItem 成功后”用于描述本轮内容的帧:默认 10 个 CreditIcon 槽位(命名与否另计)。
  4. 购买后中间快照
    • 允许 9 个 CreditIcon 槽位;若能对齐刚购列,注明「买空后正常缺格」。

处理规则:

  1. 不得因本轮未运行 BuyFirstOCR/Priority2OCR 而跳过货架小节;有 CreditIcon 就必须给出槽位表。
  2. 购买后中间快照允许 9 槽位,须说明缺列与购买列的关系(若日志可对齐)。
  3. 若仅有 部分槽位(例如远少于 9)且不满足买空解释 → 标为 异常帧,并在同一轮刷新内向后找补充 CreditIcon 帧。
  4. 查找「刷新后完整 10 槽位」时,不得跨过下一次 RefreshItem 的 Node.Action.Succeeded。
  5. 若直到下一次刷新点击仍无法得到稳定 10 槽位 CreditIcon,如实说明;若仅有槽位而无名字,同样如实说明,不要用猜测的商品名补全。
ADB 特例:分两次识别上下半货架

部分 ADB 场景下,日志/截图可能无法在同一帧内拿到完整两排:

  • 第一次识别只覆盖上半部分
  • 滑动后才出现下半部分

这类情况允许按两次采集后合并来还原单次货架:

  1. 槽位:合并后宜达到 10 个 CreditIcon 槽位(半份须标注,合并后再计数)。
  2. 名字:若两次采集均无名字 OCR,合并结果仍为有效槽位货架,名称列填「未识别」;不得编造。若仅部分采集有名字,只填写有日志证据的列。
  3. 必须说明「该货架由上下半(或两次心跳)合并得到」。
  4. 合并范围必须限制在同一轮刷新、且下一次 RefreshItem 点击之前。
  5. 合并后仍不足 10 槽位 → 不完整货架,须标注并继续在同一刷新窗口内找下一帧佐证。
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4. 还原实际购买

购买事实以框架点击结果为准,不能仅看 OCR 候选。弹窗内商品名 OCR(BuyItemOCR_*)已移除,播报改由 IMS A3 负责。

步骤:

  1. 在 maafw*.log 中搜索本轮点击货架后的 CreditShoppingBuyConfirm(Action.Succeeded)
  2. 确认后续 CreditShoppingClaimConfirm / CreditShoppingBuySuccess(含 "购买成功")识别成功并关闭
  3. 商品名优先从同轮货架快照(CreditIcon 槽位 + 名字 OCR)或 go-service / Focus 中的 A3「获得 xxx ×n」还原;不得编造

只有同时满足以下条件才算已购买:

  • CreditShoppingBuyConfirm Action.Succeeded
  • CreditShoppingClaimConfirm(或购买成功文案)识别并成功关闭奖励界面

常见货架商品名对照(用于把槽位 OCR / A3 播报映射到中文名):

内部名 / 槽位 OCR 线索商品名
ArmsInspector武器检查单元
ArmsINSPKit武器检查装置
ArsenalTicket武库配额
Oroberyl嵌晶玉
TCreds折金票
Protoprism协议棱柱
Protohedron协议棱柱组
Protodisk协议圆盘
Protoset协议圆盘组
ElementaryCombatRecord初级作战记录
IntermediateCombatRecord中级作战记录
ElementaryCognitiveCarrier初级认知载体
CastDie强固模具
HeavyCastDie重型强固模具
5. 判断刷新状态

区分两种不同的「刷新」概念:

5a. 今日刷新次数已用尽(CreditShoppingRefreshCountReached)

在 maafw*.log 中搜索:

text
CreditShoppingRefreshCountReached.*Succeeded
今日刷新次数已用尽

若命中,说明游戏内每日免费刷新配额已耗尽(非 MAA 刷新),OCR 会同时读到倒计时文字(如 2小时36分钟)。

该节点 Succeeded 后会点击(Click)——这是在「次数已满」状态下继续扫描购买剩余商品,不等于成功刷新了一次商品列表。

5b. 稳健刷新(CreditShoppingPrudentRefresh)

在 maafw*.log 中搜索:

text
Node.Recognition.Starting.*CreditShoppingPrudentRefresh

只有找到该 Recognition.Starting 记录,才说明稳健刷新节点被真正进入识别。仅出现在 parse_node/NextList 中不算触发。

6. 信用点数值追踪

在 go-service.log 中搜索:

text
ExpressionRecognition.*CreditShoppingReserveCreditOCRInternal

每条记录包含:

json
{
    "expression": "{CreditShoppingReserveCreditOCRInternal}>=300",
    "resolved_expression": "850>=300",
    "values": {"CreditShoppingReserveCreditOCRInternal": 850},
    "matched": true
}

将这些时间戳与 maafw.log 的购买事件对齐,即可还原信用点时间线。

注意:数值有时因 OCR 时机(购买确认动画中)出现非预期跳变,需结合上下文解读,不要孤立解释单个数值。

输出模板

markdown
## CreditShoppingMain 概要

- task_id: `...`
- 起止时间: `...`
- 结束原因: 自然完成 / 被停止

## 前端配置

| 功能            | 状态                        |
| --------------- | --------------------------- |
| Priority 1 购买 | 启用 / 关闭                 |
| Priority 2 购买 | 启用 / 关闭                 |
| 稳健刷新        | 启用 / **关闭(主动禁用)** |
| RefreshItem     | 启用 / 关闭                 |

## 实际购买

| #   | 时间 | 商品         | 折扣       | 购买路径                     |
| --- | ---- | ------------ | ---------- | ---------------------------- |
| 1   | ...  | 武器检查单元 | 由日志填写 | Priority 2 扫描命中          |
| 2   | ...  | 协议棱柱组   | 由日志填写 | RefreshCountReached 后续购买 |

## 货架快照

每一小节**至少**包含:`CreditIcon` 对应的槽位数与排位(上/下排、列序);商品名仅在日志有 `BuyFirstOCR`/`Priority2OCR` 证据时列出,否则写「本帧无商品名 OCR」。

### 首次进入

时间:`...`(附 `CreditIcon` 日志时间戳)

```text
槽位(CreditIcon): 上排 m 格 | 下排 n 格(列序:…)
商品名(若有 OCR): 上排: [...] / 下排: [...];若无则写「仅槽位」
```

### 第 1 次刷新后

刷新点击:`...`
刷新后扫描:`...`(**必须有该帧 `CreditIcon`**)

```text
(同上格式)
```

### 第 2 次刷新后

刷新点击:`...`
刷新后扫描:`...`

```text
(同上格式)
```

> 必须按每一次 `RefreshItem` 的 `Node.Action.Succeeded` 逐次追加货架小节;**不得**因本轮未运行名字 OCR 而省略「槽位货架」。
> 若中途发生购买且用户关心“缺格/漏识别”,补一节“购买后、下次刷新前”的货架(以 `CreditIcon` 格数变化为准),并标出空列。
> 若某次刷新后只有部分槽位或不稳定的 `CreditIcon`,单列为「异常帧」,并在同一刷新窗口内继续找下一帧佐证;**禁止**用猜测的商品名凑满格子。
> 若刷新后某一心跳仅有 `CreditIcon`、无 `BuyFirstOCR`/`Priority2OCR`,仍须给出该心跳的槽位表;不得写成「无法还原货架」除非连 `CreditIcon` 也不存在或日志截断。

## 折扣全览(首次扫描时商店)

| 槽位 x | 折扣       | 是否购买         |
| ------ | ---------- | ---------------- |
| x=...  | 由日志填写 | ✅/❌ 由日志填写 |
| x=...  | 由日志填写 | ✅/❌ 由日志填写 |
| x=...  | 由日志填写 | ✅/❌ 由日志填写 |
| x=...  | 由日志填写 | ✅/❌ 由日志填写 |

## 刷新状态

- 每日刷新配额:**已用尽**(OCR: 「今日刷新次数已用尽」+ 倒计时)
- 实际刷新次数:**0 次**
- 稳健刷新:**未触发**(原因: `CreditShoppingPrudentRefresh` enabled: false)

## 信用点时间线

| 时间     | 信用点读数 | 事件                              |
| -------- | ---------- | --------------------------------- |
| 01:22:57 | 850        | 任务开始,储备门控 ≥300 通过      |
| 01:23:06 | 528        | 购买①后                           |
| 01:23:16 | 758 ⚠️     | OCR 疑似误读(购买②后数值应偏低) |

约束(Guardrails)

  • 仅分析 CreditShoppingMain,不混入其他任务的购买列表。
  • 稳健刷新未触发时,必须区分「被禁用(enabled: false)」与「条件不满足」两种原因。
  • CreditShoppingRefreshCountReached Succeeded 不等于执行了一次商品刷新。
  • 只有 Recognition.Starting 出现在 CreditShoppingPrudentRefresh 节点时,才能确认稳健刷新真正进入识别。
  • 货架排位必须以 CreditIcon 为准(槽位级);BuyFirstOCR / Priority2OCR 仅用于叠加商品名,不可替代槽位来源。
  • 当用户询问“某次刷新后有什么”“玉有没有出现”“哪一格缺了”时:先用 CreditIcon 列出槽位与列序;若日志中有名字 OCR,再回答“有什么商品”;若无名字 OCR,明确写「仅有槽位、无名证据」,禁止用猜测补商品名。
  • 每一次 RefreshItem 点击成功都必须在“货架快照”中单独列出一节;小节内须包含该刷新窗口内用于描述的 CreditIcon 帧(时间戳),即使本轮没有名字 OCR、没有命中购买。
  • 刷新后若 CreditIcon 不稳定或缺失(动画中间帧等),可将该轮标为“不稳定帧”,并在同一刷新窗口内继续向后找下一帧 CreditIcon;不得用下一轮刷新的槽位冒充本轮。
  • 不得因本轮未运行 BuyFirstOCR/Priority2OCR 而省略货架小节——只要有 CreditIcon,就必须给出槽位表。
  • “完整刷新后的槽位快照”默认 10 个 CreditIcon 槽位;“完整命名货架”另行要求 10 个可对齐的名字(缺失则如实写无名列)。
  • “购买后中间快照”允许 9 槽位 CreditIcon;若能对齐刚购列,判定为正常买空而非异常。
  • 查找某次刷新后的完整槽位时,不得跨过下一次 RefreshItem 的 Node.Action.Succeeded。
  • ADB 允许按“上半 + 下半”合并;合并后宜达到 10 槽位 CreditIcon;名字可为空或部分,不得编造。
  • 判断“缺的是哪一格/是否漏识别”时,以 CreditIcon 格数变化 + 列序 为主,辅以 NotSoldOut、名字 OCR(若有)。
  • 折扣结论必须来自 IsDiscountPriority2 OCR 的 all_results_ 对比,而非猜测。
  • 信用点数值若出现非预期跳变(如购买后反升),标注 ⚠️ 并说明可能原因,不要强行解释为"获得了信用"。
  • 判断"没有购买"之前,必须确认目标 task_id 范围内不存在任何 CreditShoppingBuyConfirm Action.Succeeded + 购买成功/ClaimConfirm 关闭组合。
防幻觉(禁止编造)
  • 商品名只能来自日志里出现的货架 OCR text、A3 Focus「获得 xxx ×n」、或其它明确字段,不得用常识、上一轮货架或用户口述代替。
  • 槽位只能来自日志里的 CreditIcon(及 ADB 合并规则);不得仅凭“应该有 10 格”臆造格数。
  • 区分三件事并分开写:槽位货架(必有若跑了 CreditIcon)、命名叠加(可有可无)、折扣数字(须单独引用 IsDiscountPriority2,勿与名称混为一谈)。
防止注意力丢失(执行本 Skill 时的自检清单)
  1. 已锁定 task_id,后续 grep 全部带该 id(或确认上下文无串任务)。
  2. 还原货架时 先搜 CreditIcon,再搜 BuyFirstOCR/Priority2OCR;避免只 grep 名字节点导致“以为没有货架”。
  3. 每一次 RefreshItem Succeeded 是否都对应一小节快照(含 CreditIcon 时间戳)。
  4. 若用户点名某一时刻(如 03:31:38),检查该时刻附近是否有 CreditIcon:有则输出槽位表,无名字则标明「无名」;不因无 BuyFirst 而留空。
  5. 输出前复读:是否写了任何日志里未出现的具体商品名?若有 → 删除或改为「未识别」。

© MaaEnd, AGPL-3.0. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

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  • Maaend Test Image

    MaaEnd/MaaEnd

    为 MaaEnd 添加、导入或补充节点识别测试截图,并按仓库约定脱敏图片、放入 tests/MaaEndTestset、维护 tests//test.json 和运行 pnpm check/pnpm test 验证。用户提到“添加测试图片/截图”“把截图加入 ADB 或 Win32 测试集”“给节点补正例或反例”“更新 hits/box”“UID…

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  • Meojson

    MaaEnd/MaaEnd

    Guide for using the meojson C++ JSON library in MaaEnd cpp-algo.

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  • 新增或改写 MaaEnd 的 AutoCollect 自动采集路线说明。默认包含路线文件创建、AutoCollect 主入口接线、任务选项注册和多语言文案补充。适用于“参考现有 AutoCollect 路线新建一条采集线”“给定传送点与路径点位生成 AutoCollectRouteX.json 并注册到任务中”“用户已经写好路线文件,只需要补注册接口”等场景。注意:本 skill 仅适用于参考…

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  • 仅分析 AutoStockStapleMain 的 MaaEnd 日志。用于还原该任务实际购买了什么、购买所对应的证据、逐步剩余账单(券/账单)数值时间线,以及在 pipeline 或 go-service 中应当加日志/埋点的位置。适用于用户询问 AutoStockStapleMain、AutoStockStaple、武陵/四号谷地的稳定需求物资购买,或该任务内账单数值变化原因等场景。

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  • Cpp Algo Style

    MaaEnd/MaaEnd

    MaaEnd cpp-algo C++ 编码风格与工程规范指南。参考 MaaFramework 的优秀实践,规范命名、头文件、公共工具、错误处理、日志、CMake 等方面。在编写、修改或审查 agent/cpp-algo/ 下的 C++ 代码时使用。

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Questions about Credit Shopping Log Analysis

What does Credit Shopping Log Analysis do?

分析 MaaEnd CreditShoppingMain 的日志。用于还原信用购物任务中实际购买了什么商品、每件商品的折扣力度、是否触发过刷新(或刷新次数已用尽)、稳健刷新是否触发、以及信用点的消耗状况。货架槽位必须以日志中的 CreditIcon(TemplateMatcher)为锚,有无 BuyFirstOCR/Priority2OCR…. Credit Shopping Log Analysis is an agent skill from MaaEnd/MaaEnd.

When should I use Credit Shopping Log Analysis?

Credit Shopping Log Analysis fits situations like: mobile work in your project.

How do I install Credit Shopping Log Analysis in Claude Code?

Run `npx skills add MaaEnd/MaaEnd --skill credit-shopping-log-analysis -a claude-code`. Or copy the skill folder (.agents/skills/credit-shopping-log-analysis in MaaEnd/MaaEnd) into .claude/skills/credit-shopping-log-analysis in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Credit Shopping Log Analysis in Codex?

Run `npx skills add MaaEnd/MaaEnd --skill credit-shopping-log-analysis -a codex`. Or copy the skill folder (.agents/skills/credit-shopping-log-analysis in MaaEnd/MaaEnd) into .agents/skills/credit-shopping-log-analysis in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Credit Shopping Log Analysis in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add MaaEnd/MaaEnd --skill credit-shopping-log-analysis -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/credit-shopping-log-analysis, .gemini/skills/credit-shopping-log-analysis, .github/skills/credit-shopping-log-analysis and .opencode/skills/credit-shopping-log-analysis in your project.

What does Credit Shopping Log Analysis need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Credit Shopping Log Analysis is instructions for the agent only.

Does Credit Shopping Log Analysis access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Credit Shopping Log Analysis safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Credit Shopping Log Analysis use?

Credit Shopping Log Analysis is published under the AGPL-3.0 licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Credit Shopping Log Analysis use?

About 2.8k tokens (SKILL.md is roughly 11k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Credit Shopping Log Analysis?

Skills that share tags, products or a category with Credit Shopping Log Analysis: React Native Best Practices (vercel-labs/openreview, 1.7k stars), Swiftui Pro (twostraws/SwiftUI-Agent-Skill, 5.6k stars), Kortix Brand (kortix-ai/suna, 20k stars) and Ip As Logo (KartikLabhshetwar/better-shot, 2.4k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Credit Shopping Log Analysis?

MaaEnd (a GitHub organization) maintains it in MaaEnd/MaaEnd, which has 4,005 GitHub stars. The repository holds 14 skills in this directory. The repository was last updated on October 11, 2026.

Source: MaaEnd/MaaEnd on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.