meituan-coupon-assistant
Skill6 starsChanged 3 months agoApache-2.0View on GitHub
当用户明确要求领取美团优惠券、红包或神券,并希望通过美团登录完成当前一次领券时使用;只执行当前请求,不创建后台或定时任务。
In this repository27 other files it gives its agents.
- baidu-netdiskSkill
- barkSkill
- cloudsaverSkill
- code-debriefSkill
- codex-usageSkill
- desktopSkill
- douban-marksSkill
- douyin-hotSkill
- find-skills-skillSkill
- grill-meSkill
- grok-quotaSkill
- linkwardenSkill
- multi-agent-orchestrationSkill
- ntfySkill
- openlistSkill
- personal-dev-guardSkill
- poke-apiSkill
- qinglongSkill
- rsshubSkill
- spotify-web-apiSkill
- telegram-officialSkill
- triliumSkill
- vaultwarden-cliSkill
- vitapulseSkill
- volcengine-ark-quotaSkill
- wallosSkill
- weread-skillsSkill
The file
Files
美团领券助手(AgentDock 适配版)
本 Skill 根据用户提供的 meituan-coupon-assistant 包适配。保留上游 Passport 登录、二维码生成和领券业务流程,移除上游宿主专属运行时绑定、包外状态符号链接、运行时依赖安装和用户 Home 目录中的动态更新加载。
安全边界
- 仅在用户明确发起当前一次美团领券请求时执行;不做消费推荐,也不创建定时、后台或自动任务。
- 登录 Token、device token 和 Passport 会话只保存在本 Skill 独立数据目录;不得展示、复制或迁移其他应用的凭据。
- 对外统一通过根目录
run.py,stdin 传 JSON,顶层字段为skill_action。不要直接调用包内pt-passport或让 Token 出现在命令行和回复中。 - 网络用于美团 Passport 授权、
https://click.meituan.com二维码接口和https://media.meituan.com领券接口。不得覆盖 client id、aiScene 或接口地址。 - 包内 Passport 与 CLIGuard 代码来自用户提供的上游包;AgentDock 适配版只加载包内固定版本,不读取用户 Home 目录中的更新代码,也不启动 CLIGuard wrapper 的后台更新或上报逻辑。
- 请求失败、超时或结果未知时不使用同一 Token 自动重试。401 仅按上游流程清除旧登录并进入一次新授权。
clear_device_token会清除设备标识并影响登录状态,必须由用户明确确认后执行。
数据目录
在 AgentDock managed Skill 中,不需要用户配置数据目录。宿主执行 exec_command(skill_ref=...) 时会自动注入保留变量 SKILL_DATA_DIR;根目录 run.py 优先使用它保存设备标识、Passport 登录状态、临时授权状态、当日领券缓存和诊断日志。
- 不要通过
skill_manage env_set或请求级env配置、覆盖SKILL_DATA_DIR。 - shared/workspace 同名候选不会获得 managed Skill 的
SKILL_DATA_DIR。 - 在不提供
SKILL_DATA_DIR的其他宿主中,可以显式设置MEITUAN_COUPON_DATA_DIR作为兼容 fallback;两者同时存在时始终以SKILL_DATA_DIR为准。 - 持久状态只写数据目录,不写回 Skill 包。
运行需要 Node.js >= 18 和 Python 3;其他 JavaScript 依赖均已固化在包内,不在运行时安装依赖。
执行接口
只读状态
{"skill_action":"status"}只检查独立数据目录中是否存在设备状态和登录状态,不访问网络,也不返回凭据内容。
当前一次领券
{"skill_action":"execute"}返回两类状态:
AUTH_REQUIRED:读取references/auth-flow.md,向用户展示本次返回的url和可选imageUrl。用户完成登录后再执行auth_complete。TERMINAL:直接把response_text作为本次结果;不要改写成功/失败语义,也不要自动重试。
完成登录并领券
用户明确表示已完成刚才的美团登录后执行:
{"skill_action":"auth_complete"}该动作会等待本次 Passport 授权并立即执行一次领券。执行完成后使用真实 response_text 返回结果,不创建新的授权会话。
退出登录
{"skill_action":"logout"}只在用户明确要求退出时执行。保留设备标识。
清除设备标识
只有用户明确二次确认后执行:
{"skill_action":"clear_device_token","confirmed":true}通用运行方式
从 Skill 根目录执行入口脚本,业务请求通过 stdin 传入:
printf '%s' '{"skill_action":"status"}' | python3 run.py非 AgentDock 宿主在需要持久状态的动作前设置 MEITUAN_COUPON_DATA_DIR;入口脚本不会把 Token、Cookie 或授权状态写回 Skill 包。
AgentDock 运行方式
从 agentdock_context 选择 managed 候选,使用它返回的精确 skill_ref 执行根目录 run.py,并把 JSON 放入 stdin。不要按名称重建安装路径,不要 source 环境文件,也不要把秘密写到参数中。运行时数据目录由宿主通过 SKILL_DATA_DIR 注入。
Does it work?
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Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

