BallBall

足球赛事预测神器。自动采集 titan007.com 数据（亚盘、大小球、欧赔、基本面、阵容、角球、半全场）， 5 步量化分析框架，输出投注建议与预测比分。Football match betting prediction system. Auto-scrapes data from m.nowscore.com (Asian handicap, over/under, European odds, fundamentals, lineups, corners, half-time goals), runs a 5-step quantitative analysis framework, and outputs betting recommendations with predicted scores. Supports concise/visual dual output modes, post-match review, and auto weight optimization. Triggers: (1) match ID like "2908467" or match description, (2) requests to predict/analyze football matches (e.g. "predict", "analyze this match"), (3) match results for post-match review (e.g. "review", "result was 2-1"), (4) handicap/over-under analysis.

足球博彩预测 / Football Betting Prediction

三大工作流：数据采集 → 预测分析 → 赛后复盘

输出模式选择

用户请求预测时，询问或推断偏好的输出格式：

• 简洁模式 (Concise): 快速结果 - 最佳推荐、概率、EV、预测比分
• 可视化模式 (Visual/Detailed): 完整 HTML 报告，含数据表格、公式、图表

未指定时：默认使用可视化模式以获得最佳用户体验。

---

工作流一：赛前数据采集

用户提供比赛 ID 或比赛描述时，从 m.nowscore.com 采集数据。

1. 构建 URL: https://m.nowscore.com/Analy/Analysis/{match_id}.htm
2. 使用 browser navigate 打开页面
3. 使用新球体育数据提取数据。详见 references/data-collection.md

关于首发阵容：首发阵容通常在开赛前30-60分钟公布。提前收集时标注"阵容待公布"，使用现有阵容深度信息。接近开球时如有需要可重新检查。

需采集数据点：

• 比赛信息（球队、联赛、时间、场地、天气）
• 亚盘（让球盘）："即"和"早"行，所有机构
• 大小球盘："即"和"早"行，所有机构
• 欧赔（胜平负）："即"和"早"行，前10+机构
• 球队基本面（近期战绩、主客场、历史交锋、联赛排名）
• 大小球增强数据：半场进球、角球
• 首发阵容（如比赛前30-60分钟内可用）

采集完成后，立即进入工作流二。

⚠️ 存档规则（强制）：预测完成后，必须将比赛ID、联赛、盘口、推荐、预测比分写入 ~/.hermes/workspace/memory/football-match-history.md。格式参照已有条目，状态标记为"待确认"。不存档=不完整。

---

工作流二：预测分析

对收集的数据运行五步预测框架。详见 references/prediction-framework.md

输出模式决定呈现方式：

• 简洁：基于文本的快速摘要，关键数字
• 可视化：完整 HTML 报告，数据表格、概率条、公式展示

步骤概述：

1. 数据整理 - 将所有收集的数据分类整理
2. 基本面分析 - 盘口合理性、走势追踪、机构意图、欧亚转换
3. 盘口概率计算 - 计算亚盘和大小球的真实隐含概率
4. 模型预测 - 两个逻辑回归模型：亚盘模型（权重：盘口0.35 > 基本面0.20+0.20 > 阵容0.15 > 战意0.10）和大小球模型（含xG、联赛因子、半场进球、角球等）
5. EV 计算与推荐 - 计算每个投注选项的期望值，输出最佳推荐和预测比分

默认初始权重：基于 AI 概率判断设置，通过赛后复盘自动优化。

输出格式：

• 亚盘分析及其赢盘概率
• 大小球分析及其赢盘概率
• 所有选项的 EV 值
• 最佳投注推荐
• 预测比分

---

工作流三：赛后复盘

用户提供比赛结果或请求复盘时触发。详见 references/review-framework.md

流程：

1. 回顾本场比赛的所有赛前数据和预测分析
2. 运行偏差分析，比较预测与实际结果
3. 识别预测错误的根本原因
4. 自动优化：根据预测误差调整特征权重
5. 将更新后的框架保存到内存文件以持久化
6. 输出所有已分析比赛的累计准确率统计

持久化：将框架更新和比赛历史保存到内存文件，以便跨会话学习。

目标：亚盘和大小球预测准确率均达到 70% 以上。

---

参考文档

• data-collection.md - 数据采集指南
• prediction-framework.md - 预测分析框架
• review-framework.md - 赛后复盘与学习框架