Was macht world-cup-match-predictor?
Open-Source-Codex-Skill und Python-Modell zur Vorhersage von WM-Spielen, Ergebniswahrscheinlichkeiten und risikobewusster Fußballanalyse.
Open-Source-Codex-Skill und Python-Modell zur Vorhersage von WM-Spielen, Ergebniswahrscheinlichkeiten und risikobewusster Fußballanalyse.
Dieses Skill ist ein Open-Source-Tool für Codex und andere KI-Agenten, das auf einem Python-Modell basiert und speziell für die Vorhersage von Weltmeisterschaftsspielen entwickelt wurde. Es berechnet nicht nur die Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Spielergebnisse (Sieg, Niederlage, Unentschieden), sondern auch detaillierte Torwahrscheinlichkeiten. Der besondere Fokus liegt auf einer risikobewussten Analyse, die es Entwicklern und Fußballanalysten ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Unsicherheiten in den Vorhersagen berücksichtigen. Das Skill ist ideal für den Einsatz in KI-gestützten Sportwetten-Assistenten, Datenanalyse-Dashboards oder für Hobbyprojekte, die maschinelles Lernen mit Sportereignissen kombinieren. Es wird auf Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex ausgeführt und nutzt historische Spieldaten sowie statistische Modelle, um seine Prognosen zu erstellen.
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Open-Source-Codex-Skill und Python-Modell zur Vorhersage von WM-Spielen, Ergebniswahrscheinlichkeiten und risikobewusster Fußballanalyse.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.