Ssq Predictor

v1.0.0

This skill should be used when the user asks about China Welfare Lottery 双色球 (SSQ) lottery prediction, analysis, number selection, or data analysis. Triggers...

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for gechengling/chance-ssq-predictor.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Ssq Predictor" (gechengling/chance-ssq-predictor) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/gechengling/chance-ssq-predictor
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install chance-ssq-predictor

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install chance-ssq-predictor
Security Scan
Capability signals
Requires sensitive credentials
These labels describe what authority the skill may exercise. They are separate from suspicious or malicious moderation verdicts.
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
medium confidence
Purpose & Capability
Name/description (SSQ lottery prediction/analysis) matches the SKILL.md and the provided Python script which implements statistical analyses and generation of numbers. The package.json and README align with this purpose. Minor note: SKILL.md mentions a references/history_data.md file, but that file is not present in the manifest — the script instead contains an embedded HISTORY_DATA constant, which explains the absence but is a small documentation mismatch.
Instruction Scope
SKILL.md explicitly instructs running scripts/ssq_predictor.py with specific CLI flags. The script (as provided) performs in-memory analysis using an embedded history dataset and random generation. There are no instructions to read arbitrary host files, environment variables, or to call external endpoints. The workflow is narrowly scoped to lottery analysis and output of recommended combinations.
Install Mechanism
No install spec is provided (instruction-only + a code file). That is low-risk: nothing is downloaded or written during install. The only runtime requirement is Python 3.6+ as documented.
Credentials
The skill declares no required environment variables, no credentials, and no special config paths. The code does not access os.environ or any external credentials in the visible portion. Requested privileges are proportional to its stated purpose.
Persistence & Privilege
The skill is not always-included and uses the default autonomous-invocation setting. It does not request persistent system-wide changes or modify other skills/configuration based on the provided files.
Assessment
This skill appears coherent and limited to offline lottery data analysis. Before installing or running: (1) Inspect the full scripts/ssq_predictor.py file locally to confirm there are no hidden network calls or subprocess executions (the provided portion looked safe). (2) Run it in an isolated environment (VM/container) if you are uncertain, since it executes arbitrary Python code. (3) Note the doc mismatch: SKILL.md references a history_data file that is not in the package — the script embeds simulated history instead. (4) Remember the legal/ethical note: the tool cannot predict lottery outcomes; use it only for entertainment and avoid supplying sensitive credentials to unrelated skills.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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v1.0.0
MIT-0

SSQ Predictor — 双色球彩票分析预测助手

Overview

This skill provides comprehensive data analysis and number selection assistance for the China Welfare Lottery 双色球 (SSQ). It combines statistical analysis, trend analysis, and combinatorial optimization to help generate informed number combinations.

Important Disclaimer: 彩票开奖是完全随机的独立事件,历史数据无法预测未来结果。本工具仅供娱乐参考,不保证中奖,请理性购彩,量力而行。

Core Methodologies

1. 遗漏值分析 (Missing Value Analysis)

遗漏值 = 某号码自上次出现后至当前已开奖期数。

  • 计算方法: 遗漏值 = 当前期数 - 上次出现期数
  • 应用策略:
    • 遗漏值 > 平均遗漏 2 倍 → 冷号(回补潜力)
    • 遗漏值 ≈ 平均遗漏 → 温号(观望)
    • 遗漏值 < 平均遗漏 50% → 热号(持续活跃)
  • 实战要点: 优先搭配热号 + 温号,避免全冷号组合

2. 频率统计 (Frequency Statistics)

统计各号码在近 N 期的出现次数,识别冷热趋势。

  • 短期频率: 近 10-20 期(敏感,波动大)
  • 中期频率: 近 50 期(平衡,趋势稳定)
  • 长期频率: 近 100 期(基准,冷热分明)
  • 临界指标: 出现频率 > 理论概率 1.5 倍视为"过热",< 0.5 倍视为"过冷"

3. 和值分析 (Sum Value Analysis)

和值 = 6 个红球号码之和。

  • 理论范围: 最小 21(01+02+03+04+05+06),最大 183(28+29+30+31+32+33)
  • 黄金和值带: 75-110(历史开奖出现概率最高的区间)
  • 计算公式: 和值 = Σ(红球号码)
  • 分析意义: 和值偏离过大(如 <50 或 >140)的中奖概率极低

4. AC 值分析 (AC Value / 号码复杂度)

AC 值衡量号码组合的离散程度,值越大号码越分散。

  • 计算方法: 所有号码两两差的种类数
  • 理论范围: 0-10(双色球 AC 值范围 6-10)
  • 推荐区间: AC = 8-9(兼顾分散与合理分布)
  • 意义: AC=10 号码高度分散,AC=6 号码高度集中

5. 跨度分析 (Span Analysis)

跨度 = 最大号码 - 最小号码。

  • 理论范围: 最小 5(连续号如 01-06),最大 32(01+33)
  • 推荐区间: 跨度 20-28(号码分布均匀,中奖覆盖面广)
  • 应用: 小跨度(<15)适合区间集中策略,大跨度(>25)适合覆盖多个区间

6. 奇偶比分析 (Odd-Even Ratio)

奇偶比 = 奇数个数 : 偶数个数。

  • 常见形态: 3:3(最常见)、2:4、4:2(次常见)
  • 历史数据: 3:3 形态出现概率约 35%
  • 推荐策略: 优先选择 3:3 或 4:2/2:4,避免 0:6 或 6:0(全奇/全偶极低概率)

7. 大小比分析 (Size Ratio)

红球 01-16 为小,17-33 为大。

  • 常见形态: 3:3、2:4、4:2(大小均衡)
  • 推荐策略: 优先 2:4、3:3、4:2,避免 0:6 或 6:0

8. 区间分析 (Interval / Zone Analysis)

将 33 个红球分为三个区间:

  • 一区(01-11):理论每期出 1-2 个
  • 二区(12-22):理论每期出 2-3 个
  • 三区(23-33):理论每期出 1-2 个

常用区间比: 2:2:2、2:1:3、3:2:1

9. 连号分析 (Consecutive Number Analysis)

  • 历史规律: 约 70% 的开奖包含至少 1 组连号
  • 常见连号长度: 2 连号(最常见),3 连号(约 15%)
  • 推荐策略: 每注至少包含 1 组 2 连号,避免 4 连号及以上

10. 蓝球分析 (Blue Ball Analysis)

蓝球 16 选 1,单独分析:

  • 冷热策略: 遗漏值超过 10 期的蓝球优先关注(回补概率升高)
  • 大小策略: 大小比 8:8 均衡,追热不追冷
  • 奇偶策略: 奇偶比接近 1:1,参考近 10 期奇偶交替规律

11. 012 路分析 (012 Road Analysis)

将号码除以 3 的余数分类:

  • 0 路: 03,06,09,12,15,18,21,24,27,30,33

  • 1 路: 01,04,07,10,13,16,19,22,25,28,31

  • 2 路: 02,05,08,11,14,17,20,23,26,29,32

  • 推荐比例: 2:2:2 或 1:2:3,保持三路均衡

12. 号码相关性分析 (Correlation Analysis)

识别历史中高频共同出现的号码对:

  • 分析历史数据中哪些号码经常同时出现
  • 在选号时适当避免全选互斥号码组合
  • 参考高频搭配但不盲目依赖

Workflow

当用户请求双色球分析或选号时,按以下流程执行:

Step 1: 理解用户需求

  • 是分析特定指标(遗漏值、和值、奇偶比等)
  • 还是需要生成完整的一注或多注号码
  • 是否指定了分析期数范围

Step 2: 数据准备

执行 scripts/ssq_predictor.py 进行数据分析和号码生成:

python scripts/ssq_predictor.py --analysis --recent 50

该脚本会自动:

  1. 使用内置模拟历史数据集(最近 100 期)
  2. 计算各项统计指标
  3. 生成推荐号码组合

Step 3: 综合分析

根据脚本输出的结果,结合各项方法论进行综合研判:

  1. 遗漏值筛选: 剔除遗漏值异常(过长或过短)的号码
  2. 频率验证: 确保号码在近期出现频率合理
  3. 形态校验: 和值、AC 值、跨度在推荐区间内
  4. 比例平衡: 奇偶比、大小比、区间比符合历史规律
  5. 连号策略: 每注包含 1-2 组 2 连号

Step 4: 输出推荐组合

生成 3-5 注推荐号码,每注包含:

  • 6 个红球号码
  • 1 个蓝球号码
  • 组合的简要分析说明(遗漏值、和值、奇偶比等)

Quick Start Examples

示例 1: 生成推荐号码

"帮我选 5 注双色球"

执行 ssq_predictor.py,输出综合分析后的推荐号码。

示例 2: 分析遗漏值

"分析一下最近 30 期双色球哪些号码遗漏值较高"

执行脚本的遗漏值分析模式,输出遗漏值排名表。

示例 3: 和值区间分析

"最近双色球和值一般是多少"

计算最近 50 期和值分布,指出黄金和值带 75-110 的命中率。

Scripts

ssq_predictor.py

双色球分析预测主脚本,提供以下功能模块:

功能命令参数说明
综合分析--analysis --recent N输出最近 N 期统计 + 推荐号码
遗漏值排名--missing输出红/蓝球遗漏值排名
频率统计--frequency --recent N输出各号码出现频率
和值分析--sumvalue --recent N和值分布统计
号码生成--generate N生成 N 注推荐号码
蓝球分析--blue蓝球遗漏与冷热分析

基础用法:

python scripts/ssq_predictor.py --analysis --recent 50 --generate 5

输出内容:

  • 最近 N 期开奖数据
  • 红球遗漏值统计表
  • 红球频率统计表
  • 和值分布直方图数据
  • 奇偶比、大小比、区间比统计
  • 推荐号码组合(带简要分析)

Resources

references/methodology.md

详细的方法论参考文档,包含:

  • 每种分析方法的数学公式
  • 实战参数阈值建议
  • 历史数据验证结果
  • 常见误区与注意事项

references/history_data.md

模拟历史开奖数据集(最近 100 期),包含期号、红球、蓝球、和值、AC 值等信息。


声明: 本工具仅供娱乐参考,双色球开奖为完全随机事件,任何分析方法均无法保证预测准确性。请理性购彩,量力而行。

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