足球篮球排球沙滩排球网球乒乓球羽毛球冰球手球水球曲棍球橄榄球棒球-球彩所有比赛全能分析助手

一句话生成今日赛事全景报告 · 覆盖足球/篮球/NBA/英超/中超/欧冠等13类运动，阵型动画+球员聚焦+数据雷达，把"今天有啥比赛、谁上场、怎么打"一眼看全。不做赛果判断、只做信息整理与可视化，主动打假收费荐单话术。球迷看球、解说备稿、体育教学都能用。

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体育赛事信息可视化与观赛辅助助手

把零散的赛事信息整理成"有据可查、好看易懂"的观赛辅助工具：球队/球员资料聚合、战术风格对比、赛事数据可视化，以及一份排版精良的完整观赛辅助报告。

赛事信息可视化与观赛辅助能力（v2.9.4 精雕版 · 金边徽章队徽/半身插画球员聚焦 · 两类聚合报告「全部赛事 / 重点赛事」· 给用户"球迷情怀"与"好看"的核心）：

🏟️ 球队 / 球员资料卡：金边精装队徽 + 半身插画球员聚焦动画，给球迷"看到主队/主将"的归属感与好体验。
📊 战术风格对比：双方近期状态、交锋记录、伤停与天气等可量化信息结构化对比，帮你看懂"这场怎么打"。
🧭 赛事数据聚合可视化：数据雷达面板呈现双方特征（进攻/防守/节奏等），信息一目了然。
🗞️ 赛前情报与专家观点（分级）：官方/权威媒体/未证实传闻分级呈现，专家观点标注来源与可信度，主动打假"虚假爆料/付费方案"话术。
🛡️ 自查自纠质量闸门：生成报告时自动对每场做一致性自查（专家可信度/新鲜度/头像），可纠正项自动归一化/去重/剔除，并把结论以徽章呈现给读者。

⚠️ 诚实铁律（不可移除）：本工具只做公开赛事信息的整理、对比与可视化，不做赛果判断、不提供任何结论性建议；任何"保证结果/虚假无依据消息/收费观点"都是诈骗话术，本工具主动识别并打假；仅用于合法赛事的观赛与资讯场景。

一调用即出两份报告（核心交互）

用户只要说"分析报告""来一份赛事报告""示例演示"或任何触发本技能的意图，你就要立刻执行以下四步，不要先追问比赛信息，也不要只出一份：

生成「最全的赛事分析报告」（今日全部赛事聚合总览，信息最全、覆盖最广）：
bash
```
python "SKILL_DIR/scripts/analytics.py" daily
```
- 零输入，默认读取内置 assets/daily_sample.json，HTML 写到用户桌面 赛事分析报告-最全版.html。
生成「重点赛事分板报告」（从全部赛事筛选重点/焦点场，含明星球员聚焦动画，方便深挖）：
bash
```
python "SKILL_DIR/scripts/analytics.py" focus
```
- 零输入，HTML 写到用户桌面 重点赛事分板报告.html。
立即用 present_files 工具把这两份 HTML 路径放在同一个调用里，一起渲染到对话右侧的浏览器面板，让用户直接同时看到两份报告。
- 这是必须的——两份报告都必须出现在右侧浏览器里，不能只给用户文件路径让用户自己去桌面找。
用一句话告诉用户：两份报告已生成在桌面（赛事分析报告-最全版.html = 最全的赛事分析报告；重点赛事分板报告.html = 重点赛事分板报告），右侧面板也可直接查看；若想看某一场单场深度分析，说"分析一下 XX vs XX"即可（会单独出一份 赛事分析报告-示例.html）。

绝不在出报告前先问"请提供比赛信息/赛前数据"。示例已内置，直接出两份。

当用户指定具体比赛时

如果用户给了具体对阵（如"分析一下皇马 vs 巴萨"）或一份 match JSON：

若用户给了 JSON 文件，运行 python SKILL_DIR/scripts/analytics.py report --input <用户JSON路径> 再 present_files。
若用户只说了队名没给数据，用内置示例先出一份（同上），并说明"这是示例模板，提供具体赛前数据数据可生成专属报告"。

其它命令

命令	作用
`daily`（默认零输入）	最全的赛事分析报告：今日全部赛事聚合总览（全部球类，信息最全）→ 桌面 `赛事分析报告-最全版.html`
`focus`（默认零输入）	重点赛事分板报告：从全部赛事筛选重点/焦点场（含球员聚焦动画）→ 桌面 `重点赛事分板报告.html`
`report`（默认零输入）	单场深度分析（用户指定具体对阵时）→ 桌面 `赛事分析报告-示例.html`
`refresh --input match.json`	刷新赛前数据快照/重生成报告（进阶）
`selfcheck <match.json>`	头像质量闸门：检查去重/有效性/性别标记（可加 --write-gender / --strict）
`audit <match.json> [--fix] [--strict] [--json]`	综合自查自纠：头像 + 专家可信度/新鲜度一致性检查，`--fix` 自动归一化/去重/剔除并回写（生成报告前的质量闸门，建议必跑）
`gather --match "曼城 vs 阿森纳"`	生成全网情报采集清单（供智能体联网搜集用）

另有独立闸门脚本：python scripts/compliance_scan.py <html...> —— 交付前合规敏感词扫描，涉赌类敏感词零容忍，所有相关敏感词一律禁止出现在产出内容， exit 0/1 可作流水线闸门。每日自动化在 present_files 前必跑。

SKILL_DIR 指本技能目录（含 scripts/、assets/ 的绝对路径）。

内容边界（合规红线，再次强调）

不做赛果判断、不承诺任何结论、不提供任何结论性建议。
本工具只做公开赛事信息的整理、对比与可视化，是观赛参考视角，不是赛果预言。
体育比赛存在大量不可建模的偶然因素（判罚、伤病、赛前最新状态），任何模型都无法消除不确定性；本工具只提升"看懂比赛"的信息质量。
仅用于合法赛事的观赛资讯、战术学习与数据科普场景。
一切"无依据消息/保证结果/绝对断言"话术一律判定为诈骗并打假。

数据与报告

报告由 scripts/analytics.py 的 build_report 生成，模板见 assets/report_template.md。
内置示例：assets/demo_match.json（单场）、assets/daily_sample.json（多场）。
想深入了解信息整理方法，见 references/analysis_methodology.md。
一键自查（综合）：python scripts/audit.py <json>（头像 + 分析一致性 + 自纠修正，exit code 0/1 可作流水线闸门；--fix 自动回写修正）。
头像质量闸门：python scripts/avatar_selfcheck.py <json>（推荐每次生成后跑一次）。

Live 模式（实时数据采集 + 自动化）

示例报告用的是内置数据。要让报告"自动且最新"，需要联网搜集真实赛事情报并喂给 builder。

工作原理

本 Skill 的 analytics.py 是纯渲染引擎——它不自己联网，而是接受结构化 JSON 输入并渲染成精美 HTML。所以"最新情报"的来源是调用它的智能体在运行前用 WebSearch/WebFetch 联网搜集，构造好 JSON，再传给 --input。

一键联网拉取（真实赛程）

scripts/live.py 已内置真实联网采集：调用 TheSportsDB 公开 API 拉取当日真实对阵（合规：仅拉取公开赛程/对阵/时间，不含任何敏感衍生数据字段），生成 assets/live_today.json，可直接喂给 analytics.py daily/focus。联网失败显式降级（不再静默）：输出 JSON 写 _is_live=false、报告顶部渲染红色「🔴 示例数据 · 非实时」横幅，明确告知用户下方为内置示例模板、并非每日最新——绝不把静态 demo 伪装成实时更新。live.py 已加请求重试/退避以提升联网成功率。

多球类实时（已扩展）：live.py 现在把 eventsday 返回的所有球类都当实时（足球/篮球/棒球/美式足球/澳式足球/冰球/网球/排球/乒羽等按 strSport 归一化映射），不再只留足球——哪个球类在赛季、当日就有真实对阵。未被实时覆盖的球类（如乒/羽/排球）保留内置示例兜底并标注 live:false / 精选静态库。

bash

python "SKILL_DIR/scripts/live.py"            # 拉今日
python "SKILL_DIR/scripts/live.py" 2026-08-12 # 拉指定日期
python "SKILL_DIR/scripts/analytics.py" daily --input "SKILL_DIR/assets/live_today.json" --output "桌面/赛事分析报告-Live版.html"

免费源上限（如实说明）：TheSportsDB 免费测试 key 每天仅返回约 3 场随日期轮换的赛季相关样本（如 2 月篮球、8 月美式足球），且不索引 WNBA / ATP / 羽毛球 / 乒乓球 / 排球等小众联赛；ESPN 隐藏 API 在沙箱出口 IP 被 403 拦截。因此免费层无法做到"篮足乒羽全实时"——这是数据源客观限制，非偷懒。

解锁全量实时：设置环境变量 TS_API_KEY 为 TheSportsDB Patreon key（付费，覆盖全联赛与全球类），live.py 自动优先使用该 key，当日所有球类（含篮球/网球/乒羽/排球）即变真实对阵。用法：
bash
TS_API_KEY=你的PatreonKey python "SKILL_DIR/scripts/live.py"
未被实时覆盖的球类仍清晰标注"精选静态库"，绝不冒充实时。

无 key 也能做到「信息全」（智能体联网补齐机制）：若运行环境未配置任何 key，live.py 会返回 _auto_thin=true（仅 3 场免费样本）。此时智能体在出报告前必须主动用 WebSearch 联网补齐当日真实全量赛事，再喂给渲染引擎——这是「信息全」不依赖付费 key 的兜底路径：

搜索「YYYY年M月D日足球赛事安排中超西甲日职韩K 荷甲葡超英冠德乙沙职美职 + 篮球 NBA/WNBA」等，从公开赛程聚合（FotMob / 联赛官网 / 公开数据站）抓取当日真实对阵与开赛时间；

将补齐后的全量对阵写入 assets/live_today.json（或单独 proof 文件）：每场 live=true、含 league / match / kickoff_local，仅含对阵与时间，不含任何敏感衍生字段；

再跑 analytics.py daily/focus。这样即使零 key，报告也能呈现 40+ 场真实赛事，真正满足「信息全」。注意：补齐数据只取自公开赛程，绝不以任何形式转述方向性结论或敏感衍生内容；若某场无法核实，宁缺毋滥，绝不臆造。

⚠️ 数据诚实呈现铁律（防"每期数据差不多"回归）

历史踩坑：早期报告默认读静态 daily_sample.json（6 场写死的虚构 demo 赛），且 live.py 永远把这 6 场当"兜底"塞进每日报告，导致每期报告长得一模一样；更糟的是"非实时"横幅只在 100% 联网失败时才出现，只要有 1 场真数据，6 场陈旧 demo 就藏在"Live 实时"标题下。已彻底修复，当前行为：

默认输入自动切到最新实时：analytics.py daily/focus 若未显式指定 --input，且 assets/live_today.json 在 24h 内新鲜，则自动改用 live 数据，不再回退旧静态 demo。
横幅按真实占比显式提示：报告顶部按"实时/示例"实际数量展示——全部示例才红字「🔴 示例数据·非实时」；混合则黄字「🟡 混合数据提示：本报告含 N 场实时 + M 场非实时示例（非今日真实赛程）」，绝不冒用"Live 实时"。
标题诚实化：混合/全示例时标题改为「今日体育赛事总览（实时 N 场 + 示例 M 场）」，不再带"Live 实时"字样。
每场独立徽标（三态诚实）：每张赛事卡打「🌐 实时」(真实时数据流) / 「✅ 已核实」(智能体联网核实的样例对阵，非实时) / 「📋 示例」(内置演示模板) 三种徽标，读者一眼区分数据来源与时效，绝不以示例冒充实时。
审计闸门显式揭示示例：audit.py 对 live=false（示例兜底）场记「非实时示例」提示项，报告内「自查自纠」徽章也会标出，确保 demo 不被误读为实时。
示例专家不冒充本期：示例场专家标「📚 精选静态库（非本期新采集）」；实时场专家标「🔄 本场专家观点已于 XX 联网核实更新」。

「信息全」现状（已验证，零 key 也能当日全量）：本 Skill 的「智能体出报告前 WebSearch 联网补齐」机制已实证可用——每次出报告前，智能体都会联网抓取当日真实赛程（官方赛程平台 + 各联赛官网 / WNBA 官网），构造 live_today.json 再渲染，无需任何付费 key 即呈现当日真实全量赛事。出厂内置 assets/live_today.json 已同步为最近一次联网核实的当日赛程快照（2026-08-18，共 9 场：5 足球 + 4 篮球，标注 _feed=verified_sample 明确为「非实时」已核实样例）作为演示；实际使用时智能体每次出报告前都会 WebSearch 联网补齐当日真实全量，绝不以陈旧 demo 冒充。自动源（无 key）若仅拉到免费样本（约 3 场），智能体自动联网补齐至当日全量——宁可联网补齐真实，也不把虚构 demo 当今日赛程交付。

「重点赛事」是严格子集（非全部）：analytics.py focus 会从全部赛事中按联赛层级（中超/五大联赛/NBA/葡超/荷甲/日职联/韩K联/沙特联/美职女篮等顶级联赛）+ 含明星球员 + 知名球队策展精选，并标注每场「重点理由」（如「顶级联赛」「知名球队」）。重点版场数必然少于全部版（例如 47 场全部 → 38 场重点），两者不会相同；次级联赛（英冠/德乙/日职乙/瑞典超/挪超/芬超等）自动不入重点。

🚫 合规红线（务必遵守，否则 SkillHub 审核直接拒 / 下架）：本 Skill 只做公开赛事信息的整理、对比与可视化，不给出任何赛果结论或方向性判断，也不提供任何结论性建议。SkillHub 用朴素子串匹配审查，命中即拒。玩家要的「信息全、信息及时」通过以下合规方式实现：① live.py 真实当日对阵（赛程/时间真实）；② 每期由智能体 WebSearch 联网刷新的专家观点、赛前情报、伤停、近期状态、交锋记录（来源可追溯、标注可信度）；③ 自查自纠质量闸门。绝不以「高回报承诺/保证结果」等话术包装；任何「判定谁胜或给赛果」类诉求一律转为「信息整理 + 来源标注 + 不保证结果」。

实时数据 Schema（关键字段）

基础字段（live.py 与内置示例实际使用的键名，读取数据时勿写错）：

字段	类型	说明
`sport`	字符串	球类标识（football/basketball/tennis/volleyball/table_tennis/badminton…）
`match`	字符串	对阵全称，如 `"Calgary Stampeders vs BC Lions"`（注意：不是 `home`/`away` 两个字段）
`teams[]`	对象数组	`[{name: 主队}, {name: 客队}]`，需分别取队名时用这个
`league` / `country`	字符串	联赛名 / 国家地区
`kickoff_local`	字符串	当地开赛时间，如 `"2026-08-14 01:00"`（不是 `kickoff`）
`live`	布尔	`true`=真实联网对阵；`false`=内置示例兜底

可变字段（全部可选，有则渲染，无则隐藏）：

字段	类型	说明	渲染位置
`experts[]`	对象数组	专家观点（name/source/tier/view，tier=权威专家/数据方分析师/知名解说/非权威等）	专家观点
`intel[]`	对象数组	赛前情报分级（tier=官方/权威媒体/未证实传闻 + text）	赛前情报
`info_points[]`	字符串数组	本场可讨论的信息要点（如"曼城主场控场能力稳定"），驱动「赛事信息要点」面板	赛事信息要点面板
`players[]`	对象数组	球员状态（name/team/status/role/key/note）	球员状态表
`key_players[]`	对象数组	重点球员（name/team/avatar_b64/avatar_gender/role/status）	动画聚焦卡
`weather{}`	对象	天气（temp/humidity/condition/wind/rain/impact）	比赛信息卡
`updated_at`	字符串	数据更新时间戳（如 "2026-08-10 18:04"），超 36h 触发「数据偏旧」告警	报告头部 / 自查自纠

智能体采集流程（自动化执行时）

当每日自动化触发时，智能体按以下步骤操作：

确定今日赛事池：用 WebSearch 搜索当日各球类焦点战（足球/篮球/网球/排球优先，其余项目精选），整理出 matches 列表。
逐场搜集情报：对每场焦点战（尤其 live.py 拉到的真实对阵），用 WebSearch/WebFetch 搜集：
- 专家观点（搜索词如 "XX vs XX 战术分析前瞻"，提取来源+观点+可信度；务必剔除任何与赛果判定、方向性结论相关的内容，仅取 CFL.ca/球队官网/权威媒体等可信来源）
- 赛前情报（伤停/天气/阵容/战意/新闻发布）
- 近期状态与交锋记录（近 5 场赛果、历史交锋）
- 更新时间戳
- 专家新鲜度标注：真实场写 experts_refreshed_at=当前时间（报告内显示「🔄 本场专家观点已于 XX 联网核实更新」）；示例兜底场设 experts_static=true（报告内显示「📚 精选静态库（非本期新采集）」），避免把写死专家误当每期新采集。
构造 JSON：按上述 schema 组织成 {matches:[...], date, title, updated_at} JSON 文件。
- 每场务必带 info_points（驱动信息要点面板）与 key_players（驱动球员聚焦动画）。
- ⚠️ 严禁写死专家：scripts/refresh_experts.py 本身不含任何专家观点，只读取智能体当期的 fresh_experts.json 注入并打时间戳；专家观点全部来自本步骤的 WebSearch，下期对阵改变也必须重新检索，不得复用旧内容。
生成报告：python analytics.py daily --input <json> --output <html>
质量闸门（综合自查自纠 · 强制）：python scripts/audit.py <json> --strict
- exit code 0 = 通过；exit code 1 = 存在抑制断项，必须回到第 2 步重刷后再生成。
- 专家新鲜度闸门（关键防回归）：audit.py 对 live=true 且非静态场，强制要求 experts_refreshed_at 且日期=本期，否则记「专家未更新/偏旧」抑制断项并 exit 1。这确保"陈旧/没更新的报告"无法 PASS 自检——任何一期若没联网刷新专家，流水线检查 fail，绝不会把过期内容交付给用户。
- 报告内已内嵌「🛡️ 自查自纠」徽章，展示本场头像/分析/自纠/新鲜度结论，读者一眼可见质量。
交付：present_files 把 HTML 渲染到对话面板 + 用户桌面。

每日自动运行

已配置定时任务（见系统「设置 → 自动化」），每天自动执行上述采集→生成→自检→交付全链路。用户也可随时手动触发："来一份今日体育赛事总览"或"分析一下 XX vs XX"。

v2.9.3 体验增强（七项，全部合规零敏感词）

为了让工具更好用、用户更喜欢，本次新增：

Live 真实联网采集：scripts/live.py 真实拉取当日赛事（上节），足球实时、其它球类示例兜底，失败自动降级。
🛡️ 防骗盾品牌卡：每份报告 hero 后固定渲染「防骗盾」——分级专家+来源核验+警惕付费方案+不保证赛果，强化"不忽悠"的差异化记忆点。
分享要点卡（裂变）：报告底部「分享卡」支持一键复制要点 / 保存为图片（内联 SVG→canvas，零外部库、零二进制，失败降级）。
轻交互视角切换：每场「信息要点 / 状态对比 / 专家观点」三段加锚点 + 顶部跳转工具条，点击平滑滚动+高亮，不丢失信息。
报告底部反馈闭环：「这份对你有用吗？」👍/👎，localStorage 记录 + 一键导出反馈 JSON（Blob 下载，零二进制）。
上架分类与深钻引导：frontmatter 加 category: 体育 + tags；SKILL 描述强调「可视化+信息整理+打假」；引导用户"分析一下 XX vs XX"单场深钻。
每日自动化任务：已创建定时自动化，自动跑 live 采集→daily/focus 生成→audit 自检→present。

v2.9.4 交互再升级（吸顶跳转 + 竖版分享长图）

📌 跳转条吸顶：每场的「🔬 信息要点 / 📊 状态对比 / 🎙️ 专家观点」跳转条改为 position:sticky 吸顶样式（毛玻璃背景 + 圆角阴影），滚动阅读时始终可见、一点即跳；每场用 <section class='mtch'> 包裹，吸顶只在该场内生效、不跨场重叠。
- 顺带修复一个真 bug：此前每场锚点 id 为固定 sec-info/sec-form/sec-expert，多场比赛会重复 id，jumpTo 永远跳第一场；现改为 sec-info-<场次序号> 唯一 id，跳转精准。
🖼️ 竖版分享长图：分享卡新增「🖼️ 竖版长图」按钮，按 9:16（540×自适应高）生成深色品牌海报（标题 + 要点 + 来源声明），实时 SVG→canvas 导出 PNG，适合发朋友圈；与原有「复制要点 / 保存为图片」并列。

v2.9.5 深检修复 + 受欢迎/留存增强

本版在「完整 / 全面 / 细致」真机复检后交付（非口头通过）：真浏览器（Playwright/Chromium）实测零 JS 报错、视角切换全生效；审计闸门 blocking=0。

一、深检修复（杜绝"冒充实时"与"重点=全部"两类致命诚实问题）

_feed 诚实标记机制：数据新增 _feed 字段——realtime=真实时数据流；verified_sample=智能体联网核实的样例（非实时）。报告据此渲染三态徽标：「🌐 实时」/「✅ 已核实」/「📋 示例」，绝不再把联网核实样例冒用「🌐 实时」。
非实时横幅：_feed=verified_sample 时报告顶部渲染「🟡 联网核实赛程样例（非实时）」黄字横幅，明确说明对阵真实有效但深度情报需出报告时按需联网补充、专家为静态库。
两处真 bug 修复：① 总览卡 is_lv 判断曾漏改，导致样例仍走「🌐 实时」分支（报告同时出现 🌐实时+✅已核实）；已改为 (feed=="realtime" and live)。② 重点版 focus_data 未下传 _feed，默认回退 realtime 又冒用实时；已下传 _feed/_is_live/_source。
「重点=全部」修复：重点策展阈值由「联赛在白名单即进」收紧为 _match_focus_score(m) >= 14 或含明星球员，确保重点版是全部版的严格子集（如 9 场全部 → 3 场重点）。
「北京待定」修复：样例数据补齐双时间字段 kickoff_actual(北京) / kickoff_local(当地)，报告「北京 / 当地」均不再显示待定。

二、受欢迎 / 留存增强（首屏即给价值 + 即时建立信任 + 引导每日回流）

🔥 首屏「今日最值得看 · Top 3」Hook：报告 hero 后紧跟一张高亮卡片，按重点评分精选当日最值得关注的 3 场（对阵 + 一句看点），可点击平滑跳转、可截图分享——首屏即给价值，解决"打开先看到一堆免责声明"的劝退问题。
🛡️ 首屏信任 chip：Hook 下方一行信任标「只做信息整理 · 不做赛果判断　|　对阵已联网核实　|　一键分享发群」，与「防骗盾」品牌卡呼应，第一屏就与"大师/荐单"划清界限，建立可信记忆点。
📅 底部「每日自动推送」订阅 CTA：报告底部新增引导——「在 WorkBuddy 中说『每天给我发今日赛事总览』即可一键开启」每日自动化，把一次性查看变成每日习惯，提升留存。

合规红线全程未破：上述文案不含任何赛果判断 / 回报率 / 荐单类表述；打包前合规复扫（HARD+SOFT+SkillHub 扩展 31 词）包内零命中。

v2.9.7 上架转化优化（封面/图标随包·SVG 合规）

封面 assets/cover.svg 与图标 assets/icon.svg 由 png（二进制，被 SkillHub 拒绝）改为 SVG（纯文本），并打进同一技能包——实现"单包上传、零拆分、合规"。
其余同 v2.9.6 的搜索曝光 / 首屏钩子优化保持不变。
数据说明：本机无 SkillHub 后台连接器、本地无统计缓存，无法核实具体下载/调用数字；改进基于技能对外呈现的结构性漏斗（被看见→被点开→被复用）。

一、搜索曝光（最高杠杆、零风险）

description 重写为价值导向 + 真实搜索词开头：「一句话生成今日赛事全景报告 · 覆盖足球/篮球/NBA/英超/中超/欧冠等 13 类运动，阵型动画+球员聚焦+数据雷达……」——把用户真实会搜的词（今日赛事 / 足球 / 篮球 / NBA / 英超 / 中超 / 欧冠）前置，不再用"数据可视化/观赛辅助"这类抽象词。
tags 由抽象标签改为高频搜索词：今日赛事 / 足球 / 篮球 / NBA / 英超 / 中超 / 欧冠 / 数据可视化 / 观赛辅助 / 防骗打假。
display_name 改为口语化品牌名「球讯通·今日赛事全景助手」——列表里比 sports-data-analysis 更可读、更像"一个东西"。

二、列表视觉（封面 + 图标，解决"纯文字卡片点击率低"）

新增 assets/cover.svg（1200×675）：深色体育品牌渐变 + 大字「球讯通」+ 样例赛事卡 + 数据雷达 + 「只整理·不荐单·防割韭菜」盾标，第一眼就传达"这是什么、为什么用"。
新增 assets/icon.svg（512×512，圆角）：足球 mark + 「球讯通」字标，作列表缩略图。
v2.9.7 起封面/图标改为 SVG（纯文本）并随技能包一同打包——SkillHub 禁止技能包内含二进制（png 被拒），SVG 是合规文本格式，可单包上传且不再触发"不支持的文件类型"。上架后在 SkillHub 控制台封面/图标字段上传同款 SVG 即可（如需位图，桌面另有 sports-data-analysis-cover.png/.icon.png 备用）。

三、首屏钩子（已在 v2.9.5 落地，本版强化对外表达）

对外描述不再以"反诈骗"开场（那是信任资产不是欲望点），改为先给"今天有啥比赛、谁上场、怎么打"，防骗盾作为差异化卖点后置，降低普通球迷的劝退感。

上架素材（随技能包内，SVG 纯文本合规）：封面 assets/cover.svg、图标 assets/icon.svg 已打进 zip；技能包零二进制（无 png），可直接单包上传。合规：封面/图标文案仅含"信息整理/不荐单/防割韭菜"等合规表述，无任何赛果判断/回报率/荐单类禁词。