ClawHub
Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

Liquipedia Overwatch

v2.8.0

ow数据查询技能。当用户询问 Liquipedia Overwatch 数据时激活。

⭐ 0· 156·0 current·0 all-time
byLittle Richard@zerotwice

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for zerotwice/liquipedia-overwatch.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Liquipedia Overwatch" (zerotwice/liquipedia-overwatch) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/zerotwice/liquipedia-overwatch
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 liquipedia-overwatch

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install liquipedia-overwatch
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Suspicious
View report →
OpenClawOpenClaw
Suspicious
medium confidence
!
Purpose & Capability
Name/description match the files and intent (crawling Liquipedia/OWTV and caching structured JSON). However the SKILL.md instructs calling an external Playwright scraper at a hardcoded path (/userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js) and references other fetch helpers (extract_content_from_websites, web_fetch). Those external dependencies are not declared in metadata (no required binaries, no install spec, no declared dependency on Node/Playwright). This is a mismatch: the skill's declared requirements are minimal but the runtime requires additional runtime components that are not part of the bundle.
!
Instruction Scope
Runtime instructions direct the agent to read/write a workspace cache (/workspace/liquipedia-cache/) and to execute local Python tools bundled in the repo (cache_manager.py, player_stats_summarizer.py) — which is consistent. But they also instruct executing an external Node Playwright script by absolute path and include shell curl-based discovery steps in markdown. The instructions therefore assume access to other skills/tools and grant broad discretion to fetch pages via Playwright or curl. The SKILL.md does not declare or constrain these external calls, nor does it document fallback behavior if the external scraper is absent.
ℹ
Install Mechanism
No install spec (instruction-only) and included Python scripts only perform local file I/O and computation. That lowers risk of arbitrary code download. Still, the skill expects an external Playwright script to exist and be executable on the host; because there's no install step, that dependency must already be present and trusted.
✓
Credentials
The skill requests no environment variables, no credentials, and no config paths beyond writing/reading under /workspace/liquipedia-cache/. There are no required tokens or keys in the metadata or in the code files.
✓
Persistence & Privilege
The skill is not always-enabled and does not request elevated platform privileges. It persists data only inside the agent workspace (/workspace/liquipedia-cache/) and writes a local index.json — behavior consistent with a caching skill.
What to consider before installing
This skill mostly does what it says: local caching, parsing, and analysis of Liquipedia/OWTV data. Before installing, verify the following: 1) The SKILL.md calls an external Playwright scraper at /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js and mentions extract_content_from_websites/web_fetch — confirm those scripts/tools actually exist on your agent and are from a trusted source (they are not bundled or declared). 2) Ensure you are comfortable with the skill writing and reading files under /workspace/liquipedia-cache/ (it will store scraped JSON there). 3) Review the external Playwright/curl-based scraping tools for any network destinations beyond Liquipedia/OWTV (to detect possible exfiltration). 4) If Node/Playwright or curl are not present, request a clear install/dependency declaration from the skill author (or refuse to install). If you can validate the referenced scraper/host tools are trusted and only fetch Liquipedia/OWTV, the skill’s footprint is proportionate; otherwise treat the absence of declared dependencies as a blocker.

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

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Liquipedia Overwatch 数据查询技能

第一部分：本地缓存系统

所有成功抓取的数据都应保存至本地缓存，下次查询时优先读缓存。

缓存目录结构

/workspace/liquipedia-cache/
├── index.json                          # 主索引
├── tournaments/                        # 赛事数据（按 schema.md tournaments/ 格式）
├── teams/                              # 战队数据（按 schema.md teams/ 格式）
├── players/                            # 选手数据（按 schema.md players/ 格式）
├── hero_picks/                         # 英雄选取数据
├── matches/                            # 比赛结果（按 schema.md matches/ 格式）
└── earnings/                           # 奖金排名

缓存管理命令

# 查看所有缓存
python3 references/cache_manager.py list

# 查看某类型缓存
python3 references/cache_manager.py list team

# 读取已缓存的数据（JSON）
python3 references/cache_manager.py load team weibo-gaming
python3 references/cache_manager.py load tournament owcs-2026-china-s1
python3 references/cache_manager.py load match owcs-2026-china-s1-swiss-r1

# 按关键词搜索缓存内容
python3 references/cache_manager.py query Guxue

# 保存结构化数据到缓存（自动写 index.json）
python3 references/cache_manager.py save team weibo-gaming '<json_string>'
python3 references/cache_manager.py save tournament owcs-2026-china-s1 '<json_string>'

# 重建索引
python3 references/cache_manager.py update-index

查询标准流程

Step 1 — 查本地缓存
  exec: python3 references/cache_manager.py load <type> <id>
  → 有数据且在有效期内？
      读取结构化 JSON → 转换为人类可读格式 → 直接返回
      （无需重新抓取）

Step 2 — 用 Playwright Scraper 抓取 Liquipedia（未命中或过时）
  exec: node /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js "<URL>"
  → 等待页面加载（5-15秒），输出 JSON（含 contentPreview 文本和 screenshot 路径）
  → 从 contentPreview 中提取数据，严格按 schema.md 字段名填入 JSON

Step 3 — 按 schema.md 格式保存至缓存
  exec: python3 references/cache_manager.py save <type> <id> '<json>'
  → 必须包含根字段：schema_version、source_url、last_updated

Step 4 — 整合并输出
  缓存结构化 JSON → 第七部分人类可读模板 → 注明数据来源 URL 和时间

数据有效期：

  • 赛程/赛果数据：赛事期间当天重新抓取
  • 阵容/转会数据：本周内有效
  • 历史战绩/奖金数据：可长期缓存

⚠️ 重要：Liquipedia 对 direct HTTP 请求返回 403，必须始终用 Playwright Scraper 脚本抓取。 ⚠️ 所有写入缓存的 JSON 必须严格遵循 schema.md 的字段名和嵌套结构（见下方各类型提取规范）。

第二部分：数据源概述

Liquipedia 是守望先锋电竞最权威的维基数据源，涵盖：

数据类型内容
赛事OWCS / OWL / OWWC / 大学生赛 / B-Tier 等各级别
赛区NA / EMEA / 亚太(含韩国/日本/中国) / 中国
选手职业选手页面，含战队、位置、成就、奖金
战队战队主页，含历史、阵容、战绩、奖金
统计选手收入排名、战队奖金排名、各类排行榜
转会选手转会历史记录

OWTV.gg（辅助数据源）： OWTV.gg 是 OWCS 官方合作平台，提供 Liquipedia 没有的详细英雄选取数据，是本技能的辅助数据源。

数据类型覆盖范围说明
英雄选取OWCS 全赛区⚠️ 独特优势，含 per-map per-team per-hero 详细数据；无 recap 时抓 /matches/{id} 含逐场统计
选手数据OWCS 全赛区/matches/{id} 含每位选手伤害量/治疗量/抵挡伤害等详细面板数据
赛程/赛果OWCS 全赛区/matches 实时赛程和最新赛果；/matches/{id} 含单场详细英雄数据
阵容公告OWCS 全赛区/news 含各队阵容公告和转会动态
赛事报道OWCS 全赛区战报含详细比分、地图、选手表现

与 Liquipedia 的分工：

  • Liquipedia 优先：英雄选取数据（hero_picks）
  • OWTV.gg 优先：实时赛程（/matches）+ 逐场英雄数据（/matches/{id}）
  • Liquipedia 优先：阵容公告与转会（teams/roster news）
  • Liquipedia 优先：选手档案、战队历史、奖金数据
  • OWTV.gg 补充：Liquipedia 缺失的选手近况、阵容变动

第三部分：核心 URL 模式

# 赛区主页
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_League
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_World_Cup

# OWCS 赛事页面（按赛区+年份+阶段）
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/China/Stage_1
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/NA/Stage_1
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/EMEA/Stage_1
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/Korea/Stage_1
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/Asia/Stage_1/Pacific

# OWCS 全阶段
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/Midseason_Championship
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/Champions_Clash
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/World_Finals

# OWWC
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_World_Cup/2026
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_World_Cup/2026/Conference_Cups

# OWL
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_League/2026/Season_1

# 选手与战队
https://liquipedia.net/overwatch/{PlayerName}    # 例: https://liquipedia.net/overwatch/Guxue
https://liquipedia.net/overwatch/{TeamName}     # 例: https://liquipedia.net/overwatch/Weibo_Gaming

# 统计门户
https://liquipedia.net/overwatch/Portal:Statistics
https://liquipedia.net/overwatch/Portal:Statistics/Player_earnings
https://liquipedia.net/overwatch/Portal:Statistics/Team_earnings

# 选手转会
https://liquipedia.net/overwatch/Player_Transfers

# 赛事列表
https://liquipedia.net/overwatch/B-Tier_Tournaments/2026

team-id 规范（小写、横线）：

weibo-gaming   → 微博电竞
jdg             → JDG
all-gamers      → All Gamers
solus-victorem  → Solus Victorem
naive-piggy     → Naive Piggy
homie-e         → Homie E
deg             → DEG
milk-tea        → Milk Tea
dongdong        → DongDong

OWTV.gg URL 模式

# 主页与导航
https://owtv.gg                          # 主页
https://owtv.gg/matches                  # 赛程与赛果（实时）
https://owtv.gg/news                      # 新闻文章列表
https://owtv.gg/fantasy                  # Fantasy 页面

# 新闻文章（slug 格式）
https://owtv.gg/news/grand-finals-recap-owcs-pre-season-bootcamp   # 战报（英雄选取）
https://owtv.gg/news/all-gamers-reveal-2026-roster                 # 阵容公告
https://owtv.gg/news/milk-tea-announce-new-roster-for-2026         # 阵容公告
https://owtv.gg/news/owcs-2026-stage-1-korea-preview               # 赛事预览
https://owtv.gg/news/owcs-2026-stage-1-emea-preview                # 赛事预览
https://owtv.gg/news/owcs-2026-stage-1-china-preview               # ⚠️ 注意：部分 slug 可能为 404

OWTV.gg slug 规范（小写、横线）：

格式: {team-or-event-name}-announce-{year}-roster
格式: {tournament}-{region}-{stage}-{preview/recap}
示例: milk-tea-announce-new-roster-for-2026
示例: owcs-2026-stage-1-korea-preview
示例: grand-finals-recap-owcs-pre-season-bootcamp

Liquipedia 页面层级架构（完整参考）

📐 整体层级树（6 层）

Level 0 — 入口层
│
├── Level 1 — 赛事体系主页（按赛事类型）
│   ├── /Overwatch_Champions_Series       ← OWCS 总览（2024至今）
│   ├── /Overwatch_League                ← OWL 总览（历史，2018-2023）
│   ├── /Overwatch_World_Cup             ← OWWC 总览（每年）
│   ├── /Overwatch_Contenders            ← OC（历史）
│   └── /B-Tier_Tournaments/{年份}       ← B-Tier 赛事索引
│
├── Level 2 — 具体赛事页（按年份/赛区/阶段）⭐最高价值层
│   ├── OWCS 2026 China/NA/EMEA/Korea/Asia S1
│   ├── OWCS 2026 Midseason Championship
│   ├── OWCS 2026 World Finals
│   ├── OWL {年份}/Season {X}/Regular_Season
│   └── OWWC {年份} / Conference_Cups
│
├── Level 3 — 战队 / 选手主页
│   ├── /Weibo_Gaming
│   ├── /Guxue
│   └── /{PlayerName}
│
├── Level 4 — 统计与数据库
│   └── /Portal:Statistics
│       ├── /Player_earnings              ← 全球选手奖金排行
│       ├── /Player_earnings/China       ← 中国选手奖金排行
│       ├── /Team_earnings               ← 战队奖金排行
│       └── /Statistics/{年份}/...         ← 年度统计
│
└── Level 5 — 功能与工具页
    ├── /Match_List                      ← 所有赛果索引
    ├── /Player_Transfers               ← 转会记录
    ├── /Category:Teams                 ← 战队分类列表
    ├── /Category:Players               ← 选手分类列表
    └── /api.php                        ← 搜索 API（可用 extract_content）

🔷 Level 1 — 赛事体系主页

/Overwatch_Champions_Series — OWCS 总览

OWCS（Overwatch Champions Series）顶层入口，2024 年推出，取代原 OWL 地位。

能提供的信息：

  • 所有赛区（China / NA / EMEA / Korea / Asia Pacific）当前赛季概览
  • OWCS 赛季整体结构（Stage 1 → Midseason → Stage 2 → World Finals）
  • 奖金池总量和赛季总积分体系
  • 当前赛季 Partner Teams 名单（按赛区）
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series

/Overwatch_League — OWL 总览

历史赛季汇总（2018–2023）。

能提供的信息：

  • 各赛季历史排名入口、Franchise 战队列表
  • OWL 已于 2024 年停办，被 OWCS 取代（S-Tier 赛事并入 OWCS）
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_League

/Overwatch_World_Cup — OWWC 总览

世界杯体系主页。

能提供的信息：

  • 各届 OWWC 赛果（2023 / 2024 / 2026 …）
  • Conference Cups（洲际杯）入口
  • 2026 赛季预计 30 支队伍（19 支受邀 + 11 支外卡）
https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_World_Cup

/B-Tier_Tournaments/{年份} — B-Tier 赛事索引

非顶级赛事（大学生赛、社区赛等）。

能提供的信息：

  • 按年份列出所有 B-Tier 赛事
  • 每项赛事含参赛队伍、赛果
https://liquipedia.net/overwatch/B-Tier_Tournaments/2026

🔷 Level 2 — 具体赛事页（⭐最高价值层）

这是所有赛程、比分、阵容的核心数据层。 一网打尽：一个赛事主页含阵容 + 赛程 + 赛果，优先抓取此层。

OWCS 赛事 URL 模式

/Overwatch_Champions_Series/{年份}/{赛区}/{阶段}
/Overwatch_Champions_Series/{年份}/{赛事名称}
页面URL 示例
OWCS 2026 中国 S1/2026/China/Stage_1
OWCS 2026 NA S1/2026/NA/Stage_1
OWCS 2026 EMEA S1/2026/EMEA/Stage_1
OWCS 2026 Korea S1/2026/Korea/Stage_1
OWCS 2026 亚太 S1/2026/Asia/Stage_1/Pacific
OWCS 2026 季中杯/2026/Midseason_Championship
OWCS 2026 世界总决赛/2026/World_Finals
OWCS 2026 冠军杯/2026/Champions_Clash
OWCS 2026 季前训练营/2026/Stage_1/Pre-Season_Bootcamp

能提供的信息（全部来自一个页面）：

  • 赛事基本信息（日期、奖金池、赛制）
  • 所有参赛战队名单 + 种子序号（teams[]）
  • 瑞士轮（Swiss）/ 循环赛（Round Robin）赛程与赛果
  • 淘汰赛（Playoffs）赛程与赛果
  • 各队完整阵容（直接抓取，无需单独访问战队主页）
  • MVP / 最佳阵容（部分赛事）

OWL 赛事 URL 模式

/Overwatch_League/{年份}/Season_{X}
/Overwatch_League/{年份}/Season_{X}/Regular_Season
/Overwatch_League/{年份}/Season_{X}/Playoffs
页面URL 示例
OWL {年份} 主页面/Overwatch_League/2026/Season_1
OWL {年份} 常规赛/Overwatch_League/2026/Season_1/Regular_Season
OWL {年份} 季后赛/Overwatch_League/2026/Season_1/Playoffs

⚠️ OWL 已整合入 OWCS 为 S-Tier 赛事，但仍保留独立页面

OWWC 赛事 URL 模式

/Overwatch_World_Cup/{年份}
/Overwatch_World_Cup/{年份}/Conference_Cups
页面URL 示例
OWWC {年份} 总览/Overwatch_World_Cup/2026
OWWC {年份} 洲际杯/Overwatch_World_Cup/2026/Conference_Cups

能提供的信息：

  • 赛程（小组赛 Round Robin → 瑞士轮 Swiss → 淘汰赛）
  • 各国家队阵容（国家队非俱乐部）
  • 最终排名

🔷 Level 3 — 战队 / 选手主页

战队页 /Overwatch/{TeamName}（斜杠分隔，空格变下划线）

/Weibo_Gaming
/Falcons           # Team Falcons（斜杠前缀省略）
/New_Era
/Milk_Tea

能提供的信息（Infobox 重点区域）：

  • 战队成立年份、所属地区（Region）
  • 当前赛季完整阵容（Tank / DPS / Support 分组，player_id 必填）
  • 教练组（coaches[]）
  • 历届赛季成绩（History）
  • 荣誉墙（冠军 / 亚军 / 季军次数）
  • ⚠️ 中文战队名不在 URL slug 中，Infobox 侧边栏才有中文名

抓取优先级： 赛事主页（Level 2）已含阵容时，优先从赛事主页批量获取；战队主页用于补充历史阵容和荣誉。

选手页 /Overwatch/{PlayerName}（空格分隔，空格变下划线）

/Guxue
/LIP
/Viol2t
/ChiYo_

能提供的信息（Infobox 重点区域）：

  • 真名、国籍、出生日期
  • 当前战队（current_team）、位置（Tank / DPS / Support）
  • 生涯荣誉（Achievements）
  • 累计奖金（Total Earnings）
  • 擅长英雄（Heroes）
  • 战队历史（Teams History，含 from/to 日期）
  • ⚠️ 这是唯一能获取选手真实姓名的页面

🔷 Level 4 — 统计数据库

/Portal:Statistics — 统计门户（综合入口）

https://liquipedia.net/overwatch/Portal:Statistics

子页面（均为可抓取页面）：

URL内容
/Portal:Statistics/Player_earnings全球选手奖金总排行
/Portal:Statistics/Player_earnings/China中国选手奖金排行
/Portal:Statistics/Player_earnings/Korea韩国选手奖金排行
/Portal:Statistics/Team_earnings战队奖金总排行
/Portal:Statistics/{年份}/Organization_Winnings{年份}年度战队奖金
/Portal:Statistics/{年份}/Player_Winnings{年份}年度选手奖金

能提供的信息：

  • 按奖金总额排序的选手/战队排名（跨所有赛事）
  • 历届年份筛选（2015–2026）
  • 地区筛选（China / Korea / NA / EMEA）
  • 选手成就列表（Achievements 列）
  • ⚠️ 奖金数据为累计值，含 OWL/OC/OWCS/OWWC 所有赛事

🔷 Level 5 — 功能与工具页

/Match_List — 赛果索引

按时间倒序列出所有已结束的比赛，按月分组。

/Match_List
/Match_List/2026
/Match_List/2026/March

能提供的信息：

  • 所有赛事的历史赛果（跨赛事类型）
  • 比分、地图胜局、日期
  • 适用场景： 查询某场历史比赛结果（已知大致日期时）

/Player_Transfers — 转会记录

按时间倒序列出所有选手转会。

能提供的信息：

  • 转会日期、原战队 → 新战队
  • 转会类型（transfer / signing / loan / retirement）
  • ⚠️ 这是批量获取阵容变动的最高效入口，一次抓取全量转会信息

适用场景： 赛季初批量更新所有战队阵容变动

/api.php — 搜索 API（可用 extract_content）

无需 Playwright 的 API 端点（可用 extract_content_from_websites 直接访问）。

/api.php?action=opensearch&search={关键词}
  → 返回关键词匹配的页面标题列表（可用于自动发现 slug）

/api.php?action=query&list=search&srsearch={关键词}
  → 返回页面标题 + URL + 摘要片段

适用场景：

  • 不知道战队/选手页面的准确 slug 时
  • 搜索 "Milk Tea" → 返回 /Milk_Tea
  • 搜索 "Guxue team" → 返回 /Guxue

📊 页面数据覆盖矩阵（抓取优先级参考）

数据类型最佳页面工具价值
实时赛程与赛果Level 2 赛事页Playwright stealth⭐⭐⭐⭐⭐
战队当前阵容Level 2 赛事页（批量）Playwright stealth⭐⭐⭐⭐⭐
选手详细档案Level 3 选手页Playwright stealth⭐⭐⭐⭐
战队历史荣誉Level 3 战队页Playwright stealth⭐⭐⭐
选手累计奖金Level 4 统计门户Playwright stealth⭐⭐⭐
战队奖金排行Level 4 统计门户Playwright stealth⭐⭐⭐
批量转会动态Level 5 转会页Playwright stealth⭐⭐⭐
赛事积分体系Level 1 OWCS 总览Playwright stealth⭐⭐
历史赛果追溯Level 5 赛果索引Playwright stealth⭐⭐
slug 自动发现Level 5 APIextract_content⭐⭐
英雄选取数据❌ Liquipedia 无此数据必须用 OWTV.gg—

🔍 Playwright 抓取优先级推荐

按以下顺序依次抓取：

🥇 Level 2 赛事页
   → 一页搞定：阵容 + 赛程 + 赛果 + 赛制
   → 每赛季优先抓此层，再补充战队/选手详情

🥈 Level 3 选手/战队页
   → 选手真实姓名、国籍、战队历史
   → 战队荣誉墙、历史战绩

🥉 Level 4 统计门户
   → 奖金排名（当用户问"谁奖金最高"时）
   → 跨年份对比

4. Level 5 转会页
   → 赛季初批量抓取所有阵容变动

5. Level 1 赛事总览页
   → 赛季结构和积分体系（一次性知识）

⚠️ 硬性规则： Liquipedia 对 direct HTTP 请求返回 403，Level 1–5 所有页面均必须通过 Playwright Scraper 抓取，唯 /api.php 可直接用 extract_content_from_websites 访问。

第四部分：赛事体系速查

OWCS（Overwatch Champions Series）

赛区赛事周期说明
Korea3月-5月OWCS 韩国赛区
China3月-4月OWCS 中国赛区（8支队伍）
NA3月-4月OWCS 北美赛区
EMEA3月-4月OWCS 欧洲/中东/非洲赛区
Asia/Pacific3月-4月OWCS 亚太赛区（含日本）
Midseason Championship7月-8月OWCS 季中赛（利雅得，$1,000,000）
World Finals12月OWCS 全球总决赛
Champions Clash5月OWCS 冠军杯

OWWC（Overwatch World Cup）

  • 2026年预计30支队伍参赛（19支受邀+11支外卡）
  • Conference Cups 3-4月，世界杯决赛待定
  • 赛制：Round Robin + Swiss

OWL（Overwatch League）

  • 2026赛季改为 S-Tier 融入 OWCS 体系
  • 部分赛季仍有独立页面

大学生/Collegiate 赛事

  • NACE Spring 2026
  • Overwatch Collegiate Spring 2026 Open

第五部分：抓取方法（Playwright Scraper + schema.md 字段规范）

⚠️ 使用 Playwright Scraper Skill

Liquipedia 对 direct HTTP 请求返回 403，必须使用 Playwright Scraper Skill 抓取。

Playwright 脚本位置：

/userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/

选择脚本的原则：

情况脚本速度
先试 simple（速度快）playwright-simple.js3-5s
simple 失败（403/Cloudflare）→ 换 stealthplaywright-stealth.js5-15s
Liquipedia 推荐直接用 stealth——

⚠️ Liquipedia 有 Cloudflare 反爬保护，优先使用 stealth，simple 遇到 403 时立即换用 stealth。

Playwright 抓取标准流程

# Step 1: 运行 Playwright stealth 脚本抓取页面
cd /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0
node scripts/playwright-stealth.js "<URL>"
# → 输出 JSON（含 title, contentPreview, screenshot 路径）

# Step 2: 从 contentPreview 提取结构化数据（见下方各类型提取规范）
# 严格按 schema.md 字段名填入 JSON

# Step 3: 可选截图 OCR（snapshot 提取困难时）
# 使用 images_understand 对截图进行 OCR

多 URL 并行抓取：

# 并行运行多个脚本实例（每个 URL 一个进程）
node scripts/playwright-stealth.js "<URL1>" &
node scripts/playwright-stealth.js "<URL2>" &
node scripts/playwright-stealth.js "<URL3>" &
wait

注意：每次抓取会自动等待 5 秒（WAIT_TIME 可通过环境变量调整），stealth 模式检测到 Cloudflare 时额外等待 10 秒。

按页面类型的提取规范（严格对齐 schema.md）

赛事主页（→ tournaments/{event-id}.json）

https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/China/Stage_1

node /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js "https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/China/Stage_1"

提取为以下 schema 格式：

{
  "schema_version": "1.0",
  "source": "liquipedia_net",
  "tournament_id": "owcs-2026-china-s1",
  "name_zh": "OWCS 2026 中国赛区 Stage 1",
  "name_en": "OWCS 2026 China Stage 1",
  "region": "China",
  "tier": "A",
  "date_start": "2026-03-21",
  "date_end": "2026-04-26",
  "prize_pool": "USD 100,000",
  "format": "Swiss Stage (Bo3) → Round Robin (Bo3) → Playoffs (Bo5)",
  "teams": [
    { "team_id": "weibo-gaming", "seed": 1 },
    { "team_id": "jdg", "seed": 2 }
  ],
  "current_stage": "Swiss Stage",
  "swiss_standings": {
    "round_1": [
      { "team_a": "weibo-gaming", "team_b": "naive-piggy", "result": "WBG 2-0 NP" }
    ]
  },
  "last_updated": "<ISO8601>",
  "source_url": "<当前页面URL>"
}

抓取命令（stealth，推荐）：

node /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js \
  "https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/China/Stage_1"

提取规则：

  • tournament_id：由区域-年份-阶段拼接，小写横线，如 owcs-2026-china-s1、owcs-2026-korea-s1
  • teams[]：战队 ID 从 URL 或页面列表获取，seed 从赛程表获取
  • swiss_standings：按实际轮次记录每场对阵和比分
  • 赛事主页含多战队阵容时，也在此页面一并提取（无需分别访问战队主页）

选手主页（→ players/{player-id}.json）

https://liquipedia.net/overwatch/Guxue

node /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js "https://liquipedia.net/overwatch/Guxue"

提取为以下 schema 格式：

{
  "schema_version": "1.0",
  "player_id": "Guxue",
  "name_zh": "徐秋林",
  "nationality": "CN",
  "role": "Tank",
  "current_team": "weibo-gaming",
  "teams_history": [
    { "team_id": "weibo-gaming", "from": "2025-04-30", "to": null },
    { "team_id": "once-again", "from": "2021-01-01", "to": "2025-04-29" }
  ],
  "achievements": [
    { "event": "OWCS 2025 China Stage 1", "result": "Champion" }
  ],
  "earnings_total": "USD 50,000",
  "heroes_main": ["Winston", "Reinhardt", "Zarya"],
  "last_updated": "<ISO8601>",
  "source_url": "<当前页面URL>"
}

提取规则：

  • role：枚举值 Tank / DPS / Support，严格匹配
  • current_team：kebab-case team-id，不知道时填英文名后续修正
  • teams_history[].to = null：表示仍在该队
  • achievements[]：只填有据可查的冠军/MVP/最佳阵容

战队主页（→ teams/{team-id}.json）

https://liquipedia.net/overwatch/Weibo_Gaming
https://liquipedia.net/overwatch/Milk_Tea

node /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js "https://liquipedia.net/overwatch/Weibo_Gaming"

提取为以下 schema 格式：

{
  "schema_version": "1.0",
  "team_id": "weibo-gaming",
  "team_name_zh": "微博电竞",
  "team_name_en": "Weibo Gaming",
  "region": "China",
  "league": "OWCS 2026",
  "roster": {
    "tank": [
      { "player_id": "Guxue", "name_zh": "徐秋林", "nationality": "CN", "joined": "2025-04-30" }
    ],
    "dps": [
      { "player_id": "Leave", "name_zh": "黄昕", "nationality": "CN", "joined": "2021-01-01" }
    ],
    "support": [
      { "player_id": "LeeSooMin", "name_zh": "李秀敏", "nationality": "KR", "joined": "2026-01-01" }
    ]
  },
  "coaches": [
    { "coach_id": "Dongsu", "role": "Head Coach", "nationality": "KR" }
  ],
  "changes": {
    "new_players": [
      { "player_id": "SUNZO", "from": "Team CC" }
    ],
    "departed_players": [
      { "player_id": "Mew", "to": "Sister Team" }
    ]
  },
  "last_updated": "<ISO8601>",
  "source_url": "<当前页面URL>"
}

提取规则：

  • roster.tank[]、roster.dps[]、roster.support[]：各自独立数组，player_id 必填，其余选填
  • nationality：枚举 CN / KR / JP / NA / EMEA 等，勿用中文国名
  • joined：若页面未注明日期则填入该赛季开始日期
  • changes：new_players / departed_players 双向至少填一方
  • OWCS 赛事主页含所有战队阵容时，优先从赛事主页批量提取（一次抓完）

比赛结果（→ matches/{event-id}-{stage}-{round}.json）

https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/China/Stage_1

node /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js "https://liquipedia.net/overwatch/Overwatch_Champions_Series/2026/China/Stage_1"

提取为以下 schema 格式：

{
  "schema_version": "1.0",
  "event_id": "owcs-2026-china-s1",
  "stage": "Swiss Stage",
  "round": 1,
  "date": "2026-03-21",
  "matches": [
    {
      "id": "owcs-2026-china-s1-s1-r1-m1",
      "team_a": "weibo-gaming",
      "team_b": "naive-piggy",
      "score_a": 2,
      "score_b": 0,
      "maps": [
        { "map": "Busan", "winner": "weibo-gaming", "score_a": 2, "score_b": 0 }
      ],
      "result": "weibo-gaming Win"
    }
  ],
  "last_updated": "<ISO8601>",
  "source_url": "<当前页面URL>"
}

提取规则：

  • id 格式：{event_id}-{stage_abbr}-r{round}-m{num}，如 owcs-2026-china-s1-swiss-r1-m1
  • stage：Swiss Stage / Round Robin / Playoffs
  • team_a / team_b：均为 kebab-case team-id
  • maps[].winner：等于 team_a 或 team_b，非队伍名称

选手转会页（→ players/transfers.json）

https://liquipedia.net/overwatch/Player_Transfers

node /userspace/skills/playwright-scraper-skill-1-2-0/scripts/playwright-stealth.js ""https://liquipedia.net/overwatch/Player_Transfers")

提取为以下格式（写入 players/transfers.json）：

{
  "schema_version": "1.0",
  "transfers": [
    {
      "player_id": "Guxue",
      "from_team": "once-again",
      "to_team": "weibo-gaming",
      "date": "2025-04-30",
      "type": "transfer",
      "source_url": "<当前页面URL>"
    }
  ],
  "last_updated": "<ISO8601>",
  "source_url": "<当前页面URL>"
}

提取规则：

  • type：枚举 transfer / signing / loan / retirement，无则留空
  • 日期无法确定时填入赛季年份1月1日（保守估计）
  • 只记录有明确来源的转会，自由人声明单独标注

OWTV.gg 数据抓取完整工作流（含比赛发现 + 选手分析）

OWTV.gg 数据分两层：赛事列表层（含比赛 ID）和比赛详情层（含选手面板数据）。 OWTV 页面均支持 extract_content_from_websites（无需 Playwright）。

⚡ 优化 1：OWTV 赛事 ID 速查

OWTV 赛事 ID 已固化在 references/owtv-tournament-ids.md，无需搜索直接查表：

赛区OWTV URL赛事ID
China Stage 1/tournaments/5656
NA Stage 1/tournaments/5555
Korea Stage 1/tournaments/5858
Pacific Stage 1/tournaments/5757

不知道 China Stage 1 的 ID？直接搜索： web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=site:owtv.gg/tournaments+China+Stage+1+OWCS+2026"})

⚡ 优化 2：OWTV 比赛 ID 批量发现

OWTV 比赛 ID 连续递增，同一赛区同日比赛 ID 相邻。 已知某场比赛 ID（如 1230）后，向相邻数字探测即可批量发现所有比赛：

# 扫描 OWTV 赛事 56（China Stage 1）下的比赛 ID
for ID in $(seq 1228 1240); do
  RESULT=$(curl -s "https://owtv.gg/matches/$ID" -o /dev/null -w "%{http_code}" --max-time 3)
  [ "$RESULT" = "200" ] && echo "✅  $ID"
done

赛事 ID → 首批比赛 ID 参考（2026-03-21 首日）：

  • China Stage 1（/tournaments/56）：Match 1230~1233

批量发现工作流：

1. 抓赛事页 → curl 探测相邻 ID → 找到所有已结束比赛的 match-id
2. 批量 extract_content 每场 /matches/{id} → 获取选手面板数据
3. 合并写入 hero_picks/{event-id}-day{n}.json

⚡ 优化 3：OWTV 比赛详情抓取（选手面板数据）

OWTV 每场比赛页含完整选手面板：Elim / Ast / Dth / DMG / Heal / Mit（6项数据）。

OWTV 比赛详情页 URL 模式：

https://owtv.gg/matches/{match-id}

提取命令（无需 Playwright）：

extract_content_from_websites(tasks=[
  {
    "url": "https://owtv.gg/matches/1230",
    "prompt": "Extract ALL data for every player on every map: role, player ID, Eliminations, Assists, Deaths, Damage, Healing, Mitigation. Include map names, team names, final score."
  }
])

hero_picks（含选手详细数据）提取格式：

{
  "schema_version": "2.0",
  "source": "owtv_gg",
  "team_id": "weibo-gaming",
  "event_id": "owcs-2026-china-s1",
  "match_id": "1233",
  "overall_stats": {
    "WBG": { "kills": 45, "deaths": 22, "assists": 18 },
    "NP":  { "kills": 22, "deaths": 45, "assists": 9 }
  },
  "matches": [
    {
      "date": "2026-03-21",
      "opponent": "naive-piggy",
      "event": "Swiss Round 1",
      "score": "3-0",
      "maps": [
        {
          "map": "Busan",
          "result": "WBG Win",
          "duration": "8:32",
          "ban_WBG": "Zarya",
          "ban_NP": "D.Va",
          "WBG": {
            "tank":   { "player": "Guxue",    "hero": "Domina",
                        "damage_dealt": 12450, "damage_blocked": 8320,
                        "kills": 8, "deaths": 3, "assists": 5, "ult_used": 4 },
            "dps1":  { "player": "Leave",     "hero": "Tracer",
                        "damage_dealt": 18920, "eliminations": 11,
                        "kills": 10, "deaths": 2, "melee": 1, "ult_used": 3 },
            "dps2":  { "player": "shy",       "hero": "Sojourn",
                        "damage_dealt": 22100, "railgun_kills": 6,
                        "kills": 9, "deaths": 4, "ult_charges": 5, "ult_used": 4 },
            "sup1":  { "player": "LeeSooMin", "hero": "Kiriko",
                        "healing": 15200, "damage_dealt": 4200,
                        "kills": 3, "deaths": 2, "ults_given": 5, "ult_used": 5 },
            "sup2":  { "player": "MAKA",     "hero": "Lúcio",
                        "healing": 9800, "damage_dealt": 2100,
                        "kills": 2, "deaths": 3, "sound_barrier": 2, "ult_used": 2 }
          },
          "NP": {
            "tank":   { "player": "Unknown",   "hero": "D.Va",
                        "damage_dealt": 7400, "damage_blocked": 5100,
                        "kills": 4, "deaths": 8 },
            "dps1":   { "player": "Unknown",   "hero": "Tracer",
                        "damage_dealt": 11300, "eliminations": 6,
                        "kills": 5, "deaths": 5 },
            "dps2":   { "player": "Unknown",   "hero": "Sojourn",
                        "damage_dealt": 9800, "railgun_kills": 3,
                        "kills": 4, "deaths": 6 },
            "sup1":   { "player": "Unknown",   "hero": "Kiriko",
                        "healing": 8200, "damage_dealt": 1800,
                        "kills": 2, "deaths": 7 },
            "sup2":   { "player": "Unknown",   "hero": "Lúcio",
                        "healing": 6100, "damage_dealt": 900,
                        "kills": 1, "deaths": 8 }
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "hero_frequency": {
    "tank":    { "Domina": 5, "D.Va": 2 },
    "dps":     { "Tracer": 5, "Sojourn": 4, "Cassidy": 2 },
    "support": { "Kiriko": 5, "Lúcio": 3, "Brigitte": 2 }
  },
  "player_match_totals": {
    "Guxue":    { "team": "WBG", "hero": "Domina", "kills": 8,  "deaths": 3,  "damage_dealt": 12450, "damage_blocked": 8320, "healing": 0 },
    "Leave":    { "team": "WBG", "hero": "Tracer",  "kills": 10, "deaths": 2,  "damage_dealt": 18920, "damage_blocked": 0,    "healing": 0 },
    "shy":      { "team": "WBG", "hero": "Sojourn", "kills": 9,  "deaths": 4,  "damage_dealt": 22100, "damage_blocked": 0,    "healing": 0 },
    "LeeSooMin":{ "team": "WBG", "hero": "Kiriko",  "kills": 3,  "deaths": 2,  "damage_dealt": 4200,  "damage_blocked": 0,    "healing": 15200 },
    "MAKA":     { "team": "WBG", "hero": "Lúcio",   "kills": 2,  "deaths": 3,  "damage_dealt": 2100,  "damage_blocked": 0,    "healing": 9800 }
  },
  "last_updated": "<ISO8601>",
  "source_url": "https://owtv.gg/matches/1233"
}

提取规则（OWTV matches/{id} 专用）：

  • match_id：从 URL 直接提取（如 /matches/1233 → match_id = "1233"）
  • team_id：从页面标题或内容中的战队名推断，转换为 kebab-case
  • overall_stats：整场比赛的队伍合计 K/D/A（OWTV matches/{id} 通常含此数据）
  • 每位选手 player_match_totals{}：字段说明：
字段说明常见来源
damage_dealt造成伤害选手面板
damage_blocked抵挡伤害（坦克）选手面板
healing治疗量（辅助）选手面板
kills / deaths击杀 / 死亡选手面板或队伍统计
assists助攻选手面板
eliminations消灭数（部分页面显示）选手面板
ults_given给出的终极技能（辅助）OWTV 特有
ult_used终极技能使用次数选手面板
melee近战击杀选手面板
sound_barrier声屏障使用次数OWTV/Lúcio 特有
  • hero_frequency：汇总该场比赛所有地图的各英雄出场次数
  • 若页面不含详细英雄数据 → web_fetch 搜索 recap slug → 抓 recap 文章
  • 若 recap 也无 → 标记 "hero_picks_available": false，只写入赛果
  • OWTV matches/{id} 必抓字段（优先级高）：overall_stats、maps[].result、maps[].score
  • OWTV matches/{id} 选抓字段（若页面提供）：damage_dealt、healing、damage_blocked、player_match_totals{}

搜索 OWTV recap 文章（无 matches/{id} 时）：

web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=site:owtv.gg+OWCS+2026+China+Stage+1+recap"})

然后从搜索结果中提取 slug，拼凑完整 URL：

https://owtv.gg/news/{slug-from-search-results}

完整 OWTV 数据抓取工作流（优化版 v2）：

# === Step 1: 发现赛事 ID ===
# 查 references/owtv-tournament-ids.md 已知赛事 ID
# 或搜索：web_fetch("https://duckduckgo.com/html/?q=site:owtv.gg/tournaments+China+Stage+1+OWCS+2026")

# === Step 2: 批量发现比赛 ID ===
# OWTV 比赛 ID 连续递增，已知一个 ID 后向相邻数字探测
# 示例（China Stage 1 首日）：
for ID in 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235; do
  STATUS=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "https://owtv.gg/matches/$ID" --max-time 3)
  [ "$STATUS" = "200" ] && echo "发现比赛: $ID"
done

# === Step 3: 批量抓取每场比赛详情 ===
extract_content_from_websites(tasks=[
  {"url": "https://owtv.gg/matches/1230", "prompt": "Extract all player stats for every map: role, player ID, Elim, Ast, Dth, DMG, Heal, Mit"},
  {"url": "https://owtv.gg/matches/1231", "prompt": "Extract all player stats for every map..."},
  {"url": "https://owtv.gg/matches/1232", "prompt": "Extract all player stats for every map..."},
  {"url": "https://owtv.gg/matches/1233", "prompt": "Extract all player stats for every map..."}
])

# === Step 4: 写入 hero_picks 缓存 ===
# 文件名：hero_picks/{event-id}-day{n}.json（格式见 schema.md v2.0）

# === Step 5: 运行选手数据分析器 ===
python3 references/player_stats_summarizer.py hero_picks/{event-id}-day{n}.json
# → 输出 MPS 排名（公平局均评选，胜方×1.10加成）

⚡ 优化 4：选手数据分析器（公平 MPS 评选）

OWTV 面板数据（Elim / Ast / Dth / DMG / Heal / Mit）局数不同，直接比总量不公平。 使用 references/player_stats_summarizer.py 进行公平局均 MPS 评选。

运行命令：

python3 references/player_stats_summarizer.py hero_picks/owcs-2026-china-s1-day1.json
python3 references/player_stats_summarizer.py hero_picks/owcs-2026-china-s1-day1.json --json
# → --json 额外输出结构化 JSON 结果

🏆 公平 MPS 评选机制（最佳选手评选算法）

问题：为什么不能直接比总量？

比赛结果局数影响
3-0 横扫3局总量最低，但每局压制力可能最强
3-2 险胜5局总量最高，但每局效率不一定最优

→ 直接比总量 → 对 3-0 队伍严重不公平

解决方案：Per-Map Normalization

每项统计 ÷ 比赛总局数 → 局均统计
例：Wen 212 elim ÷ 5局 = 42.4 elim/m（5局总量仍然领先）
    SUNZO 102 elim ÷ 3局 = 34.0 elim/m（3局总量较少但局均不差）

MPS 公式（v3 — 角色核心指标设计）

设计原则：每个角色有且只有一个核心指标，其他指标仅作辅助背景。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Tank 核心 = Damage Blocked（Mits/阻挡伤害）               │
│  DPS  核心 = Damage Dealt（伤害输出）                     │
│  Sup  核心 = Healing（治疗量）                           │
│  通用次要 = Eliminations（击杀贡献）                      │
│  通用背景 = KDA（存活效率）                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Step 1 — Per-Map Normalization
  所有指标 ÷ 比赛总局数 → 局均统计（消除 Bo3/Bo5 总量差异）

Step 2 — Z-Score 归一化
  每项指标 ÷ 该指标全局最大值 → [0, 1] 范围，角色内直接可比

Step 3 — 角色专属 MPS 加权
  Tank MPS = 0.50 × blk_norm + 0.30 × elim_norm + 0.20 × kda_norm
  DPS  MPS = 0.50 × dmg_norm  + 0.30 × elim_norm + 0.20 × kda_norm
  Sup  MPS = 0.50 × heal_norm + 0.30 × elim_norm + 0.20 × kda_norm

Step 4 — 胜方 ×1.10 加成

胜方 ×1.10 加成

获胜队伍的选手 MPS × 1.10
→ 鼓励赢比赛，也让 3-0 横扫队伍的选手获得公正评价
→ 防止"输方数据好看但没意义"的情况

排名规则

  1. 分位置独立排名：Tank / DPS / Support 各自独立排序
  2. 全场总榜：所有选手按 MPS 混合排序，取 Top 10
  3. 输出：每位置 Top 5 + MPS 详细分解（击杀/m、伤害/m、KDA、局数）

MPS v3 排名表示例

  🛡️ Tank — 核心：阻挡伤害
  1. Wen (homie-e)        MPS=0.9325 | 阻挡伤害 24,261/m | ✅胜
  2. feiyang (milk-tea)   MPS=0.7603 | 阻挡伤害 25,281/m
  3. LiGe (all-gamers)   MPS=0.6054 | 阻挡伤害  7,758/m | ✅胜

  💥 DPS — 核心：伤害输出
  1. Pineapple (jdg)    MPS=0.9128 | 伤害输出 23,940/m | ✅胜
  2. fari (homie-e)    MPS=0.8336 | 伤害输出 19,069/m | ✅胜
  3. BABAYAGA (SV)      MPS=0.7656 | 伤害输出 25,208/m

  💚 Sup — 核心：治疗量
  1. Unkn0w (homie-e)   MPS=0.9084 | 治疗量 28,415/m | ✅胜
  2. Remedy (homie-e)   MPS=0.8072 | 治疗量 25,995/m | ✅胜
  3. Diya (milk-tea)    MPS=0.6528 | 治疗量 26,286/m

为什么 feiyang 阻挡/m（25,281）比 Wen（24,261）还高，但 MPS 更低？ → 归一化后 Wen 击杀参与度（elim_n=0.93）远高于 feiyang（elim_n=0.65） → Tank MPS = 0.50×blk_n + 0.30×elim_n + 0.20×kda_n → Wen: 0.48+0.28+0.09=0.85 > feiyang: 0.50+0.19+0.07=0.76 → MPS 综合了角色核心职责（阻挡伤害）+ 击杀贡献 + 存活效率三维度

浏览器抓取失败时

方案1: 换用 Chrome profile（可能自带 cookie 绕过部分限制）
  # 方案2: 截图 + images_understand OCR
# （Playwright 脚本已自动截图，路径在输出 JSON 的 screenshot 字段）
images_understand(image_info=[{file: "<截图路径>", prompt:"提取表格中所有数据"}])

方案3: web_fetch 调搜索 URL（multi-search-engine skill，无需 API key）
  web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=site:liquipedia.net/overwatch+OWCS+2026+China+Stage+1+roster"})
  支持 17 种搜索引擎，详见 /references/multi-search-engine/SKILL.md

方案4: OWTV matches/{id} 逐场抓取（无 recap 文章时的降级方案）
  → 先 web_fetch("https://owtv.gg/matches") 获取所有 match-id
  → 再逐场 web_fetch("https://owtv.gg/matches/{match-id}") 提取英雄数据
  → 仍无数据 → web_fetch 搜索 recap slug → 抓 recap 文章
  Reddit         → 阵容爆料/讨论（无 OWTV 时）
  egamersworld  → 比分/赛程（OWTV/Liquipedia 均无数据时）

第六部分：数据整合与分析方法

赛程整合（优化版）

OWTV 数据发现路径：
  ① 查 references/owtv-tournament-ids.md → 赛事 ID（如 56 = China Stage 1）
  ② curl 探测相邻 match ID（如 1230~1233）→ 批量发现所有比赛
  ③ extract_content_from_websites 逐场抓取 → hero_picks/{event}-day{n}.json
  ④ python3 references/player_stats_summarizer.py → MPS 公平排名

Liquipedia 数据补充：
  ① Playwright 抓取 Level 2 赛事页 → swiss_standings / teams[]
  ② 对照 OWTV 赛果补全赛程时间

选手数据分析标准流程（OWTV 数据）：

  1. extract_content_from_websites 批量抓所有 https://owtv.gg/matches/{id} 详情
  2. 写入 hero_picks/{event-id}-day{n}.json（schema v2.0）
  3. python3 references/player_stats_summarizer.py hero_picks/...json
  4. 输出分位置 Top 5 + 全场 MPS 总榜 Top 10
  5. 结合胜负背景（Bo3/Bo5/横扫/险胜）给出文字分析

阵容追踪

  1. 从赛事主页或战队主页（teams/）提取 roster 和 changes
  2. 对比上一赛季阵容（teams/{id}.json 历史版本）标注变动
  3. 标注规范：
    • ↑ 新加入：在 changes.new_players 中列出
    • ↓ 离队：在 changes.departed_players 中列出
    • 留队：两方均有则不标注

实力评估（输出供前瞻使用，不写入缓存）

  1. 汇总各队 roster（按 teams/ schema）
  2. 评估维度：
    • 选手知名度 + 历史数据（查 players/）
    • 大赛经验（OWCS 国际赛/OWWC 经历）
    • 阵容深度（roster 人数，中韩比例）
    • 沟通成本（韩援数量 → roster[].nationality === "KR" 统计）
  3. 输出 5 星制分级（写入独立文件 analysis/{event-id}-preview.json）

奖金/历史排名

  1. 抓取 Portal:Statistics/Player_earnings → 写入 earnings/player-earnings-{year}.json
  2. 抓取 Portal:Statistics/Team_earnings → 写入 earnings/team-earnings-{year}.json
  3. 按年份/地区/赛事级别筛选，输出结构化排名

第七部分：输出格式模板

赛事速报（tournaments/ 数据 → 人类可读）

[赛事名称] [开始日期–结束日期]

赛制：[瑞士轮 Bo3 / 循环赛 Bo3 / 淘汰赛 Bo5]
奖金池：[USD金额]
赛区：[China/NA/EMEA/Korea/Asia]

--- 参赛队伍（种子序号）---
1. [战队名]（#种子）
2. [战队名]（#种子）
...

--- 瑞士轮/循环赛 赛程与结果 ---
[日期] [战队A] vs [战队B]  →  [比分]（胜者）
[日期] [战队C] vs [战队D]  →  [比分]（胜者）

--- 淘汰赛 ---
[日期] [战队A] vs [战队B]  →  [比分]（胜者）

--- 最终排名 ---
冠军: [战队名]
亚军: [战队名]
季军: [战队名]
数据来源: [URL] | 抓取时间: [ISO8601]

阵容卡片（teams/ 数据 → 人类可读）

[战队名] | [赛事/赛区]
成立于：[年份] | 赛区：[CN/KR/NA/EMEA]

--- 阵容 ---
TANK:    [选手ID] ([真名] / 🇰🇷🇨🇳)
         [选手ID] ([真名] / 🇰🇷🇨🇳)
DPS:     [选手ID] ([真名] / 🇰🇷🇨🇳)
         [选手ID] ([真名] / 🇰🇷🇨🇳)
         [选手ID] ([真名] / 🇰🇷🇨🇳)
SUPPORT: [选手ID] ([真名] / 🇰🇷🇨🇳)
         [选手ID] ([真名] / 🇰🇷🇨🇳)

--- 教练组 ---
主教练: [教练ID] ([国籍])
教练:   [教练ID] ([国籍])

--- 本赛季变动 ---
↑ 新加入: [选手ID]（来自 [原战队名]）
↓ 离队:   [选手ID]（加入 [新战队名] / 退役）
数据来源: [URL] | 抓取时间: [ISO8601]

前瞻分析（analysis/ 数据）

[赛事名称] 前瞻

参赛队伍：X支
赛制：瑞士轮 [日期] → 淘汰赛 [日期]
赛制：[X] vs [X] Bo[数字]

--- 实力分级 ---
第一梯队: [战队名] ★★★★★ — 头号热门
第二梯队: [战队名] ★★★★☆ — 冲冠梯队
第三梯队: [战队名] ★★★☆☆ — 中游竞争者
搅局者:   [战队名] ★★☆☆☆

--- 核心看点 ---
[看点1：具体选手对位 / 战术体系 / 历史交锋]
[看点2]

--- 预测 ---
冠军候选: [战队名]
黑马: [战队名]
最关键对位: [选手A] vs [选手B]

选手数据卡（players/ 数据 → 人类可读）

[选手ID] | [真名]
位置: [Tank/DPS/Support] | 国籍: [🇨🇳🇰🇷...]
当前战队: [战队名]

--- 职业生涯 ---
历史战队: [战队列表，含年份]
主要成就:
  🏆 [赛事名称] ([年份]) — 冠军
  🏆 [赛事名称] ([年份]) — 亚军
累计奖金: [USD金额]

--- 代表英雄 ---
[英雄名]、[英雄名]、[英雄名]

--- 最近转会 ---
[选手ID]: [原战队] → [新战队]（[日期]）
数据来源: [URL] | 抓取时间: [ISO8601]

第八部分：泛用性提示

  • 必须用 Playwright Scraper 访问 Liquipedia：extract_content_from_websites / curl 均触发 403
  • 所有写入缓存的数据必须对齐 schema.md 字段名，不要自创字段
  • 不限年份：URL 中年份替换如 2025、2024 同样有效
  • 不限赛区：China / NA / EMEA / Korea / Asia/Pacific 路径均可通用
  • 不限赛事：OWCS / OWL / OWWC / Collegiate / B-Tier 替换路径名即可
  • 不确定 URL 时：web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=site:liquipedia.net/overwatch+[关键词]"})
  • 浏览器抓取失败时：换 Chrome profile → 截图 OCR → Google 摘要 → OWTV.gg/Reddit
  • 中文语境：中文战队名对应英文名（如"微博电竞"→ Weibo Gaming），两种名称均可查询
  • 缓存优先：每次成功抓取后立即按 schema 保存，减少重复访问
  • 选手数据分析脚本（OWTV 面板数据专用）：python3 references/player_stats_summarizer.py <hero_picks.json> → 公平局均 MPS 排名，无需手动计算
    • 参考：references/owtv-tournament-ids.md（OWTV 赛事 ID 速查）
    • 参考：references/owtv-match-discovery.md（比赛 ID 批量发现脚本） 安装：clawhub install multi-search-engine --dir ~/.openclaw/skills/ 用法：web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=site:liquipedia.net/overwatch+[关键词]"}) 示例：web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=site:owtv.gg+Milk+Tea+roster"})
  • 性能技巧：多个 URL 并行运行 playwright-stealth.js（后台 & 并发）；stealth 遇到 Cloudflare 时换 headful 模式

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