围棋云比赛网查询

weiqi-yunbisai 云比赛网围棋比赛数据查询 - 支持比赛列表、分组信息、对阵数据、排名计算。当用户需要"查比赛"、"云比赛网"、"围棋比赛"时使用此技能。

Security Scan

The skill appears to do exactly what it says (query public yunbisai APIs and produce reports); it requests no secrets and its code is consistent with the documentation.

Purpose & Capability

Name/description match the implementation: the code and SKILL.md call yunbisai endpoints, parse event/group/match data, compute rankings and export HTML. There are no unrelated credentials, binaries, or endpoints requested.

Instruction Scope

Runtime instructions and the Python script limit actions to requesting public yunbisai endpoints, parsing HTML when needed, computing rankings, and writing HTML/JSON outputs (to /tmp). The skill also documents how to embed generated files in QQ messages. Note: the skill generates files for export which a user may be prompted to send via IM — review outputs before sharing.

Install Mechanism

No install spec in registry (instruction-only), but SKILL.md instructs users to pip3 install requests. This is a minimal dependency and expected for a Python script; nothing is downloaded from arbitrary URLs and no package install automation is embedded in the skill.

Credentials

The skill declares no required environment variables or credentials. The code does not attempt to read secrets or unrelated configuration; network calls are to yunbisai domains and the public website.

Persistence & Privilege

always:false and no code attempts to modify agent configuration or persist sensitive credentials. The skill runs on demand and does not request elevated platform privileges.

Assessment

This skill is coherent with its stated purpose and requests no secrets, but standard caution applies: 1) Inspect the included script (scripts/query.py) yourself or run it in a sandboxed environment before use. 2) The script will make network requests to yunbisai domains and may write HTML files (e.g., under /tmp) that you might be asked to share via IM — verify the generated files before sending. 3) Install only the documented dependency (requests) using your normal package management; avoid running unknown install scripts. 4) If you need higher assurance, run the script with network monitoring or review the full file contents (ensure there are no hidden remote endpoints beyond the yunbisai domains).

云比赛网完整数据查询

🔒 安全说明: 本技能通过云比赛网公开 API 查询围棋比赛公开数据。所有请求仅读取公开的赛事信息、分组数据和比赛结果，不涉及任何敏感信息或未经授权的访问。代码开源可审计。

v1.2.0 更新: 新增对手分逆减破同分规则，支持两种排名模式（默认/简化）。

v1.1.1 安全更新: 已修复潜在 HTML 注入漏洞，所有从 API 获取的数据（选手名、比赛标题等）在生成 HTML 报告前均进行转义处理。

功能描述

完整的云比赛网(yunbisai.com)围棋比赛数据查询技能包，支持从比赛发现到个人对局记录的全流程查询。

依赖安装

pip3 install requests

---

🚀 快速查询工具（带性能跟踪）

脚本: scripts/query.py

功能特性

• ✅ 比赛列表查询（支持多页自动抓取）
• ✅ 分组信息查询
• ✅ 分组选手查询
• ✅ 完整对阵数据获取
• ✅ 自动排名计算（积分/对手分/累进分）
• ✅ 详细性能计时 - 每个步骤耗时统计

使用方法

# 查询广东省最近1个月的比赛
python3 scripts/query.py

# 查询浙江省最近3个月的比赛
python3 scripts/query.py --area "浙江省" --month 3

# 关键词搜索（在所有比赛中搜索含"秦山"的比赛）
python3 scripts/query.py --area "浙江省" --month 6 --keyword "秦山"

# 查询指定比赛的分组
python3 scripts/query.py --event-id 12345

# 查询分组并计算完整排名
python3 scripts/query.py --event-id 12345 --group-id 67890 --ranking

# 使用简化排名模式（跳过累进分）
python3 scripts/query.py --event-id 12345 --group-id 67890 --ranking --ranking-mode simple

# 查询指定轮次对阵表
python3 scripts/query.py --event-id 12345 --group-id 67890 --matchups 1

# JSON 输出（含性能数据）
python3 scripts/query.py --event-id 12345 --group-id 67890 --ranking --json

# 静默模式（减少日志输出）
python3 scripts/query.py --group-id 67890 --ranking --quiet

区域搜索说明

重要：搜索特定省份比赛时，使用 --area 参数：

# ✅ 正确用法 - 使用完整省份名称
python3 scripts/query.py --area "浙江省" --month 3
python3 scripts/query.py --area "广东省" --month 1

# ✅ 配合关键词快速定位比赛
python3 scripts/query.py --area "浙江省" --keyword "秦山核电"

区域代码参考：

• 广东省、浙江省、江苏省、山东省 ...

输出格式规则

脚本根据数据量自动选择输出格式：

• ≤ 10 行：单行 Markdown 格式（便于阅读和复制）
• > 10 行：自动导出为 HTML 文件（手机端优化），同时显示前10条预览

单行格式示例（≤10行）：

📋 找到 10 场比赛

• [12345] **2026年某省第X届"XX杯"业余围棋段级位赛** | 城市: 某市 | 日期: 2026-03-29
• [12346] **2026年某市围棋友谊赛** | 城市: 某市 | 日期: 2026-03-21
...

📋 排名列表

1. **选手A** | 积分: 12 | 对手分: 48 | 累进分: 42 | 6胜0负
2. **选手B** | 积分: 10 | 对手分: 44 | 累进分: 40 | 5胜1负
...

HTML 导出示例（>10行）：

📊 排名数据已导出到 HTML 文件: /tmp/ranking_1234567890.html
   共 67 条记录

📋 前10名预览:

1. **选手A** | 积分: 16 | 对手分: 88 | 累进分: 72 | 8胜0负
2. **选手B** | 积分: 14 | 对手分: 96 | 累进分: 70 | 7胜1负
...

... 还有 57 名选手

HTML 文件特点（手机端优化）：

• 📱 完美适配手机：响应式设计，适配各种屏幕尺寸
• 🎨 卡片式布局：列表项采用卡片设计，易于滑动浏览
• 🏷️ 视觉层次分明：排名、姓名、数据清晰分离
• 🥇 前3名特殊标识：前三名红色高亮显示
• 🎖️ 前8名获奖标识：第4-8名橙色标识，并带"获奖"标签
• 📌 固定头部：标题栏随页面滚动固定顶部
• 👆 点击反馈：点击时有视觉反馈效果
• 🚫 禁止缩放：优化移动端浏览体验

📤 文件发送方式

当通过 QQ 等即时通讯工具发送时，使用 <qqmedia> 标签发送 HTML 文件：

对阵表已生成：
<qqmedia>/tmp/matchups_xxx.html</qqmedia>

注意：

• 必须使用 <qqmedia>绝对路径</qqmedia> 格式
• 文件大小需小于 10MB
• 系统会根据扩展名自动识别为文件类型

性能报告示例

==================================================
⏱️  性能计时报告
==================================================
  获取所有轮次对阵          :    0.555s ( 99.9%)
  获取第1轮对阵             :    0.220s ( 39.6%)
  获取第2轮对阵             :    0.064s ( 11.6%)
  获取第3轮对阵             :    0.065s ( 11.6%)
  ...
  计算排名                  :    0.000s (  0.0%)
--------------------------------------------------
  步骤累计                  :    1.109s
  总耗时                    :    0.555s
==================================================

---

技能链条

技能链条

1️⃣ 获取比赛列表

API: https://data-center.yunbisai.com/api/lswl-events

用途: 获取某个区域/时间段的所有围棋比赛

参数:

• areaNum: 区域（如广东省）
• month: 最近多少个月
• eventType: 2（围棋）
• page: 页码
• PageSize: 每页数量

示例:

curl -s "https://data-center.yunbisai.com/api/lswl-events?page=1&eventType=2&month=1&areaNum=%E6%9F%90%E7%9C%81&PageSize=50"

返回: event_id, title, city_name, play_num 等

---

2️⃣ 获取比赛分组

API: https://open.yunbisai.com/api/event/feel/list

用途: 获取指定比赛的所有分组

参数:

• event_id: 比赛ID
• page: 1
• pagesize: 500

示例:

curl -s -H "Referer: https://www.yunbisai.com/" \
  "https://open.yunbisai.com/api/event/feel/list?event_id=12345&page=1&pagesize=500"

返回: group_id, groupname, 选手列表, 排名, 积分

关键字段:

• group_id: 分组唯一标识
• groupname: 组别名称（如"5段及以上组"）
• participantname: 选手姓名
• rank_num: 排名
• integral: 积分
• vicsum/faisum: 胜/负场数

---

3️⃣ 获取分组选手

API: https://open.yunbisai.com/api/event/feel/list

用途: 获取指定分组的详细选手信息

参数:

• event_id: 比赛ID
• group_id: 分组ID
• page: 1
• pagesize: 200

示例:

curl -s -H "Referer: https://www.yunbisai.com/" \
  "https://open.yunbisai.com/api/event/feel/list?event_id=12345&group_id=67890&page=1&pagesize=200"

---

4️⃣ 获取对局详情

API: https://api.yunbisai.com//request/Group/Againstplan

用途: 获取某组某轮的详细对阵表

参数:

• groupid: 分组ID
• bout: 轮次（1, 2, 3...）

示例:

curl -s -A "Mozilla/5.0" \
  "https://api.yunbisai.com//request/Group/Againstplan?groupid=67890&bout=1"

返回关键字段:

• total_bout: 总轮数
• rows: 对局列表
  • p1, p2: 选手姓名
  • p1_score, p2_score: 得分（2=胜, 1=和, 0=负）
  • seatnum: 台号
  • p1_teamname, p2_teamname: 所属团队

---

5️⃣ 统计选手成绩

流程:

1. 获取第1轮得到 total_bout
2. 遍历所有轮次（1 到 total_bout）
3. 累加每个选手的得分
4. 按总分排序

计分规则:

• 胜: 2分
• 和: 1分
• 负: 0分

重要: 使用 p1_score / p2_score 字段（0=负, 1=和, 2=胜），不要使用 p1_result / p2_result

---

5️⃣ 排名计算规则

1. 个人积分

• 胜：2分
• 和：1分
• 负：0分

2. 对手分

所有已赛对手的个人积分之和

3. 累进分

每轮结束后的累计积分之和

示例：4胜1负选手的累进分

• 第1轮后：2分
• 第2轮后：4分
• 第3轮后：6分
• 第4轮后：8分
• 第5轮后：8分（负）
• 累进分 = 2+4+6+8+8 = 28分

4. 排名优先级

默认模式 (--ranking-mode default):

1. 个人积分（高者优先）
2. 对手分（高者优先）
3. 累进分（高者优先）
4. 对手分逆减（高者优先）

简化模式 (--ranking-mode simple):

1. 个人积分（高者优先）
2. 对手分（高者优先）
3. 对手分逆减（高者优先，跳过累进分）

5. 对手分逆减规则

当积分、对手分（和累进分）都相同时，使用对手分逆减破同分：

计算方法：

1. 从末轮开始，逐轮减去该轮对手的积分
2. 每递减一轮后比较剩余值
3. 当某一轮能区分排名时，停止并显示该轮结果
4. 显示格式：n-剩余值（如 2-12 表示递减2轮后剩余12分）

示例：

选手A: 总对手分=18，各轮对手分=[4,8,2,4]
  递减1轮: 18-4=14
  递减2轮: 14-2=12  ← 显示 "2-12"

选手B: 总对手分=18，各轮对手分=[4,6,4,4]
  递减1轮: 18-4=14
  递减2轮: 14-4=10  ← 显示 "2-10"

结果：A排名靠前（12>10）

5. 轮空处理

• 轮空选手的对手是 None / null
• 轮空获胜也得2分
• 轮空对手的积分（0分）不计入对手分

6. 未完成轮次的处理 ⚠️

重要：计算排名时，必须检查每一轮是否已经完成。

判断方法：

# 如果一轮中所有对局的 p1_score 和 p2_score 都是 0.0
# 说明该轮对阵表已出，但比赛尚未完成
is_round_completed = any(
    m.get('p1_score') not in [None, 0.0] or m.get('p2_score') not in [None, 0.0]
    for m in round_data
)

处理规则：

• ✅ 已完成的轮次：正常计入排名计算
• ❌ 未完成的轮次：不得计入排名计算，即使对阵表已发布

错误示例：

某比赛第2轮，所有对局 p1_score=0.0, p2_score=0.0，表示比赛还在进行中。若此时计入排名，会导致所有选手都是0分，排名计算错误。

正确做法：

只计算已完成的轮次（如第1轮），未完成的轮次等比赛结束后再更新。

---

6️⃣ 查询特定选手

流程:

1. 通过比赛列表找到 event_id
2. 获取比赛所有选手，筛选出目标选手
3. 得到 group_id 和基本信息
4. 遍历该组所有轮次对局
5. 筛选出目标选手的每轮对局

---

完整使用示例

示例1：查找某选手在指定比赛的成绩

import requests

# 配置
player_name = "张三"
event_id = 12345  # 示例比赛ID

# 步骤1：获取比赛所有选手，找到目标选手的分组
response = requests.get(
    f"https://open.yunbisai.com/api/event/feel/list?event_id={event_id}&page=1&pagesize=500",
    headers={"Referer": "https://www.yunbisai.com/"}
)

for row in response.json()['datArr']['rows']:
    if row['participantname'] == player_name:
        group_id = row['group_id']
        print(f"找到！组别: {row['groupname']}, 排名: {row['rank_num']}")
        break

# 步骤2：获取该组所有轮次对局
total_bout = 8  # 从API获取
base_url = "https://api.yunbisai.com//request/Group/Againstplan"

for bout in range(1, total_bout + 1):
    response = requests.get(f"{base_url}?groupid={group_id}&bout={bout}")
    # 处理对局数据...

---

已掌握的实战案例

个人成绩查询示例

选手	比赛	组别	成绩	排名
选手A	示例杯	儿童组 (12345)	14分 (7胜2负)	第7名
选手B	示例杯	少年组 (12346)	14分 (7胜3负)	-
选手C	示例赛	5段组 (12347)	14分 (7胜1负)	第10名

分组排行榜案例

案例1: 示例比赛 - 4段组

• event_id: 12345
• group_id: 67890
• 参赛人数: 15人
• 比赛轮次: 5轮

排名	姓名	积分	对手分	累进分	战绩
🥇	选手A	10	28	30	5胜0负
🥈	选手B	8	30	20	4胜1负
🥉	选手C	8	20	24	4胜1负
4	选手D	6	36	24	3胜2负
5	选手E	6	22	16	3胜2负

排名分析:

• 第2名 vs 第3名：同积8分，第2名对手分更高(30>20)
• 第6名：仅2胜，但对手分高达36，说明对手实力强

案例2: 示例比赛 - 3段组

• event_id: 12345
• group_id: 67891
• 参赛人数: 24人
• 比赛轮次: 5轮

排名	姓名	积分	对手分	累进分	战绩
🥇	选手F	8	34	26	4胜1负
🥈	选手G	8	30	28	4胜1负
🥉	选手H	8	30	22	4胜1负

排名分析:

• 前5名同积8分，按对手分排名
• 第2名 vs 第3名：对手分相同(30)，比较累进分(28>22)

---

触发指令

"查一下XXX在YYY比赛的成绩"
"获取ZZZ比赛的分组信息"
"列出AAA组的所有对局"
"统计BBB选手每轮的胜负"

---

排名计算完整代码

import json

# 读取各轮对阵数据
rounds_data = []
for bout in range(1, total_bout + 1):
    with open(f'group{bout}.json', 'r') as f:
        data = json.load(f)
        rounds_data.append(data['datArr']['rows'])

# 初始化选手数据
players = {}

# 第一轮：初始化所有选手（跳过None轮空）
for match in rounds_data[0]:
    for key, name_key, team_key in [('p1id', 'p1', 'p1_teamname'), ('p2id', 'p2', 'p2_teamname')]:
        pid = match.get(key)
        name = match.get(name_key)
        team = match.get(team_key) or ''
        if pid and name and pid not in players:
            players[pid] = {
                'name': name, 'team': team,
                'wins': 0, 'losses': 0, 'draws': 0,
                'score': 0, 'opponents': [],
                'progressive': []  # 每轮累计积分
            }

# 逐轮解析 - 使用p1_score和p2_score计算积分
for round_idx, round_data in enumerate(rounds_data, 1):
    for match in round_data:
        p1_id = match.get('p1id')
        p2_id = match.get('p2id')
        p1_score = float(match.get('p1_score') or 0)  # 0=负, 1=和, 2=胜
        p2_score = float(match.get('p2_score') or 0)
        
        # 处理p1
        if p1_id and p1_id in players:
            if p2_id and match.get('p2') and p2_id in players:
                players[p1_id]['opponents'].append(p2_id)
            if p1_score == 2.0:
                players[p1_id]['wins'] += 1
            elif p1_score == 0.0:
                players[p1_id]['losses'] += 1
            else:
                players[p1_id]['draws'] += 1
            players[p1_id]['score'] += p1_score
        
        # 处理p2
        if p2_id and p2_id in players:
            if p1_id and match.get('p1') and p1_id in players:
                players[p2_id]['opponents'].append(p1_id)
            if p2_score == 2.0:
                players[p2_id]['wins'] += 1
            elif p2_score == 0.0:
                players[p2_id]['losses'] += 1
            else:
                players[p2_id]['draws'] += 1
            players[p2_id]['score'] += p2_score
        
        # 记录每轮后的累计积分（累进分）
        for pid in [p1_id, p2_id]:
            if pid and pid in players:
                players[pid]['progressive'].append(players[pid]['score'])

# 计算对手分和累进分
for pid, p in players.items():
    p['opponent_score'] = sum(players[oid]['score'] for oid in p['opponents'] if oid in players)
    p['progressive_score'] = sum(p['progressive'])

# 排序：个人积分 > 对手分 > 累进分
sorted_players = sorted(
    players.items(),
    key=lambda x: (x[1]['score'], x[1]['opponent_score'], x[1]['progressive_score']),
    reverse=True
)

# 输出排行榜
for i, (pid, p) in enumerate(sorted_players, 1):
    print(f"{i}. {p['name']} | 积分:{int(p['score'])} | 对手分:{int(p['opponent_score'])} | 累进分:{int(p['progressive_score'])}")

关键要点：

1. 使用 p1_score / p2_score（0/1/2）计算积分，不要用 p1_result / p2_result
2. 只添加有名字的选手（name is not None），跳过轮空
3. 轮空对手的积分（0分）不计入对手分
4. 每轮结束后记录累计积分（累进分）
5. 排序优先级：个人积分 > 对手分 > 累进分

---

输出规范

查询选手对局情况时，必须同时提供：

1. 对局详情 - 每轮对手、胜负、得分
2. 对手分 - 所有对手的总积分之和（通过遍历所有轮次累计）
3. 累进分 - 每轮累计得分的累加（第1轮累计 + 第2轮累计 + ...）

示例格式：

【对局记录】
轮次 | 对手 | 结果 | 得分
...

【对手分统计】
对手总分: XXX 分

【累进分统计】  
累进分合计: XXX 分

---

附加API参考

获取比赛列表（替代方案）

API: https://data-center.yunbisai.com/api/lswl-events

参数:

• areaNum: 区域（URL编码，如广东省=%E5%B9%BF%E4%B8%9C%E7%9C%81）
• month: 最近多少个月（1, 3, 6, 12）
• eventType: 2（围棋）
• PageSize: 每页数量

示例:

curl -s "https://data-center.yunbisai.com/api/lswl-events?page=1&areaNum=%E5%B9%BF%E4%B8%9C%E7%9C%81&month=1&eventType=2&PageSize=36"

返回字段:

• event_id: 比赛ID
• title: 比赛名称
• city_name: 城市
• cname: 主办单位
• min_time/max_time: 比赛时间
• play_num: 参赛人数
• contact/linkMan: 联系人及电话

---

触发指令汇总

# 比赛查询
"查一下最近X个月[地区]的围棋比赛"
"列出[地区]最近的围棋赛事"

# 分组查询
"查询比赛ID为XXX的分组信息"
"获取比赛XXX的所有组别"
"列出比赛XXX的选手名单"

# 排名计算
"查一下[event_id]比赛[group_name]组的排名"
"计算[event_id]比赛[group_name]组的排行榜"

# 个人成绩
"查一下XXX在YYY比赛的成绩"
"统计BBB选手每轮的胜负"

---

数据来源

• 平台: 云比赛网 (yunbisai.com)
• 数据类型: 围棋比赛、分组信息、对阵表、选手成绩