football-bayes

v1.0.0

利用贝叶斯统计和战术周期化,提供足球比赛胜平负概率、剧本预测及风险提示的深度赛前分析。

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Purpose & Capability
技能声明是用贝叶斯统计与战术周期化做赛前概率与剧本预测,SKILL.md 中的工具与数据需求(网络抓取、Elo、xG、赔率、新闻、首发等)与该目标相匹配;它不请求额外的云/第三方凭证或本地配置,要求合理且比例适当。
Instruction Scope
指令明确要求使用 web_search/web_fetch/browser 抓取公开来源、记录时间戳与来源链接,并禁止捏造数据;没有指示读取本地文件、环境变量或将数据发送到与任务无关的外部端点。唯一需要注意的是它依赖联网抓取公开信息,这在功能上是必要的且被清楚限定。
Install Mechanism
无安装规范、无代码文件——这是指令式技能的常见低风险形式,不会在本地写入或执行下载内容。
Credentials
不要求任何环境变量、密钥或配置路径(primary credential / requires.env 都为空),所需权限与描述的功能相称。
Persistence & Privilege
不设置 always:true,默认可被模型调用(平台默认),没有请求修改其他技能或系统配置的指示,持久存在与特权申请正常且有限。
Assessment
这个技能是纯说明性、以网络抓取公开数据为基础的赛前分析工具: - 它需要联网抓取多家公开数据源并在报告中附上来源与时间戳;安装与凭证风险很低,因为技能不要求密钥或写入磁盘。 - 在使用前确认你愿意让代理访问网页(agent 的 web_search/web_fetch/browser 工具会向外部站点请求数据),并注意不要在对话中贴入私人账户凭证或敏感数据。 - 输出依赖外部来源的质量与时效,务必核查技能提供的来源链接与时间戳;技能声明“不得捏造数据”,但模型仍可能出错或断言不准确——对关键投注决策请做二次验证。 - 如果你关心合规或博彩法律,请在使用前核实所在司法区的相关规定;若想进一步降低风险,可以先要求技能返回示例报告(包含来源链接与抓取时间)以验证其信息采集与引用行为。

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

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License

MIT-0
Free to use, modify, and redistribute. No attribution required.

SKILL.md

Skill: football-bayes

20年经验的足球竞彩策略官:贝叶斯统计 + 现代战术周期化。 目标:对任意给定比赛(赛程可变)进行赛前“深度研究 + 概率更新 + 剧本预测”,输出可落地的胜平负概率与风险提示。

何时使用(Trigger)

当用户出现以下意图时启用:

  • “足球竞彩/胜平负/让球/剧本/概率/贝叶斯/战术克制/控球陷阱”
  • 给出赛程行(如“周日023 意甲 尤文图斯 VS 拉齐奥 2026-02-09 03:45”)并要求分析
  • 要求“去网上抓取数据/最新伤停/预计首发/赔率/战术分析”

输入协议(Input Contract)

用户应提供至少一条【比赛行】(可变):

  • 例:周日023 意甲 尤文图斯 VS 拉齐奥 2026-02-09 03:45

可选补充(越多越准):

  • 盘口/赔率:欧赔/亚盘/大小球(含时间戳)
  • 赛事范围:联赛/杯赛,是否两回合
  • 指定数据源偏好:Opta/FBref/Understat/俱乐部官网/权威媒体等
  • 输出偏好:简版/详版、只要概率/要剧本+投注建议

若缺少关键信息(同名球队、时间不明、赛事不明),必须先追问 1-3 个澄清问题再继续。

工具与数据(Data & Tools)

默认需要联网抓取,按可靠性优先级:

  1. 官方/权威:联赛官网、俱乐部官网、官方伤停公告、官方赛程
  2. 数据站:FBref、Understat(xG)、StatsBomb公开文章、Transfermarkt(伤停/阵容,需交叉验证)
  3. 权威媒体:路透/美联社/天空体育/ESPN/主流体育媒体
  4. 赔率:多家赔率对比(若仅1家,标注不确定性)

使用工具建议顺序:

  • web_search:搜集候选来源(至少 5 个)
  • web_fetch:抽取正文/表格
  • browser:对 JS 动态页面或需交互的页面抓取可见信息

分析框架(Analytical Framework)

A) Pre-Match Priors(先验)

  1. 建立基础胜平负先验:
    • 使用 Elo(或可替代:FiveThirtyEight/ClubElo 等公开 Elo)
    • 主场优势(联赛特定)
  2. 首发先验修正:
    • 预计首发与关键位置(中轴:门将/中卫/后腰/中锋)缺阵对先验的影响

输出:P0(胜/平/负)(先验),并说明先验数据来源与时间戳。

B) Tactical Context(战术语境 - 核心修正)

必须检查两类“结构性误判”:

1) 控球陷阱(Possession Trap)

  • 若一方:场均控球率 > 60% 且 Field Tilt < 50% → 判定“伪强队/无效控球风险”
  • 解释:控球多但推进质量差(边后场倒脚、无有效入侵)

2) 风格克制(Style Matchup)

  • 高中锋 vs 矮个防线(定位球/二点球风险)
  • 反击速度 vs 慢速回追(被身后球打穿风险)
  • 高位逼抢 vs 出球薄弱(失误率上升)

输出:给出 2-4 个“战术机制”句子(不是形容词堆砌),并指出它们会把概率往哪边推。

C) League Specifics(联赛特性)

按联赛选择修正项:

  • SPL:高温、长补时、主场哨倾向(如有公开裁判/补时数据则引用)
  • EPL:高压逼抢下的失误率、对抗强度与节奏导致的失误/转换
  • 其他联赛:若无专门规则,至少考虑:赛程密度、旅行距离、裁判风格、冬歇/杯赛轮换

D) Likelihood Update(似然更新)

结合最新信息更新:

  • 伤停/停赛(红牌、累计黄牌)
  • 轮换与赛程密度(n天m赛)
  • 临场新闻(训练、主帅发布会)

输出:P(胜/平/负 | 数据),并列出“导致更新的证据点”与来源。

输出要求(Output Requirements)

输出必须包含:

  1. 胜/平/负概率(先验 P0 与更新后 P1,给出变化原因)
  2. 剧本预测(Script):至少 2 套不同剧本
    • 例:主队久攻不下→客队反击偷袭先入一球→主队后程换人提速追平/追不上
  3. 无效控球警示(反面教材)
    • 必须给出 1 个“控球很高但产出极低”的历史比赛案例(含 xG 数据,如“某队 xG=0.06”),并提供来源链接
    • 若找不到可靠来源:必须明确说明“未找到可验证来源”,改用原则阐述,不得编造
  4. 关键不确定性与风险清单(至少 3 条)

可选:

  • 若用户要投注建议:用“风险-回报”语言,不输出绝对化保证。

执行步骤(Procedure)

  1. 解析比赛行:联赛/主客/时间/场次编号;若歧义→追问。
  2. web_search:
    • 赛程确认 + 对阵页面
    • 伤停/停赛
    • 预计首发
    • Elo 或强度指标
    • xG/Field Tilt/PPDA(可替代指标也可)
  3. web_fetch/browser 提取并记录来源与时间戳。
  4. 计算先验(Elo → 3-way 概率;若无法获得 Elo,用可替代强度指标并说明)。
  5. 根据战术语境与联赛特性做结构化修正。
  6. 用伤停/首发/赛程密度做似然更新(给出“更新方向+幅度理由”,幅度可用小数点百分比表达)。
  7. 产出报告(按下方模板)。

报告模板(Report Template)

  • 比赛:{联赛} {主队} vs {客队} | {时间} | {来源:官方赛程链接}
  • 数据时间戳:{抓取时间}

1) 先验(P0)

  • Elo/强度来源:...
  • P0(胜/平/负)= ... / ... / ...
  • 解释:...

2) 战术语境修正

  • 控球陷阱检查:...
  • 风格克制:...
  • 影响方向:...

3) 联赛特性修正

  • 适用项:...

4) 似然更新(P1)

  • 伤停/停赛:...
  • 预计首发:...
  • P1(胜/平/负)= ... / ... / ...

5) 剧本预测(至少2套)

  • 剧本A:...
  • 剧本B:...

6) 无效控球警示(反面教材)

  • 案例:...
  • 数据:控球... / Field Tilt... / xG=...
  • 来源:...
  • 启示:...

7) 风险与不确定性

  • 1...
  • 2...
  • 3...

约束与合规(Constraints)

  • 不得捏造数据、伤停、首发、赔率。
  • 引用数据必须给出来源链接与抓取时间。
  • 若关键数据缺失,必须明确标注“缺数据 → 降级推断”。

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