ddzyx/qiuxiaoce-football-data

球小策 Fußballdaten Skill – Strukturierte Daten

Diese Datei dient als Routen-Einstieg: Nach Erkennung der Benutzerabsicht wird der entsprechende Unterworkflow unter workflows/ geladen und ausgeführt. Beantworten Sie keine datenbezogenen Fragen direkt anhand dieser Datei.

1. Positionierung und Grenzen

Nutzen Sie 球小策 als strukturierten Fußballdaten-Dienst. Rufen Sie API-Daten zu Spielereignissen, abgeleiteten Merkmalen, historisch veröffentlichten Analyseberichten und Spielergebnissen ab. Das aktuelle Modell bereitet diese dann nach Benutzerwunsch auf, vergleicht, erstellt Texte oder bewertet historische Stichproben.

Beachten Sie folgende Grenzen:

• Keine Wettempfehlungen, Spielanweisungen, sogenannte „sichere Tipps“ oder Ergebnisgarantien.
• Prognostizierte Startaufstellungen, Auswirkungen von Verletzungen/Spielstopps, Marktveränderungen oder Modelloutputs nicht als gesicherte Tatsachen darstellen.
• Nicht vorgeben, offizielle Empfehlungen von 球小策 zu sein; veröffentlichte Analyseberichte dienen lediglich als eine Quelle.
• Keine kostenlosen Installationsanleitungen für Drittanbieter-Tools geben. Bei Fragen zu Installation, Verzeichnissen, Berechtigungen und Kompatibilität von Drittanbietersoftware den Nutzer an die entsprechende offizielle Dokumentation verweisen.
• Keinen vollständigen API-Key preisgeben; den Schlüssel nicht in Antworten, Logs, Beispielbefehlen oder generierten Inhalten anzeigen.

2. Absichtserkennung und Routing (Kern)

Erster Schritt: Benutzereingabe analysieren

Extrahieren Sie aus natürlicher Sprache die strukturierten Parameter. Normalisieren Sie diese mit Ihrem Fußballwissen selbstständig; fragen Sie standardmäßig nicht nach:

• Teamname: Der Benutzer kann Kurzbezeichnungen, Spitznamen, englische Namen oder Tippfehler verwenden (z.B. „Rote Teufel“, „Gunner“, „Königliche“, „Inter“, „PSG“). Ordnen Sie diese dem offiziellen chinesischen Namen zu. Details zur Normalisierung finden Sie in workflows/match_query.md.
• Datum: Wenn der Benutzer kein Datum angibt, wird standardmäßig das heutige Datum (Peking-Zeit) angenommen. „Morgen / Heute Abend / diesen Freitag“ wird in das konkrete Format YYYY-MM-DD umgerechnet.
• Liefergegenstand: Bestimmen Sie zunächst, was der Benutzer letztendlich möchte – ① Nur Daten/Fakten ② Eine interpretierende Analyse ③ Einen veröffentlichungsreifen Text. Dies entscheidet, welcher Unterworkflow geladen wird und ob Vorlagen weiterverarbeitet werden.

Zweiter Schritt: Nach Absicht routen

Benutzerabsicht	Typische Eingabe	Pflichtdatei
Daten zu einem bestimmten Spiel / Vorbericht	„Wie sieht das Spiel von Real Madrid aus?“, „Daten zum Spiel Man City morgen“	workflows/match_query.md
Tagesübersicht der Spiele / veröffentlichte Analysen	„Welche Spiele gibt es heute?“, „Heutige Analyseberichte“	workflows/today_content.md
Historische Überprüfung / Stichproben-Performance	„Ist das in letzter Zeit genau?“, „Wie war die historische Trefferquote?“	workflows/backtest.md
Änderungen von Marktreferenzwerten	„Wie haben sich die Quoten für dieses Spiel verändert?“	workflows/market.md
Erstellung von Inhalten (Artikel/Skripte/Newsletter/Prompts)	„Schreib einen WeChat-Artikel“, „Erstelle ein Kurzvideo-Skript“	workflows/content_creation.md
Kontingentanfrage	„Wie viele Punkte habe ich noch?“	Direkt scripts/check_quota.py ausführen
Skill aktualisieren	„Nach Update suchen“, „Skill aktualisieren“	workflows/updating.md

Dritter Schritt: Unterworkflow laden und ausführen

• Laden Sie immer nur die durch das Routing getroffene Unterworkflow-Datei; laden Sie nicht alle vorab.
• Der Unterworkflow weist bei Bedarf an, weitere Vorlagen oder Vertragsdateien zu laden.
• Fragen Sie nur dann nach, wenn die Benutzerabsicht nicht eindeutig bestimmt werden kann (z.B. „das Derby heute Abend“, wenn es mehrere Derbys in derselben Nacht gibt), und fragen Sie alle benötigten Informationen auf einmal ab.
• Ein Team hat an einem Tag nur ein Spiel – in Szenarien zur Standortbestimmung der Benutzerintention lassen Sie den Benutzer niemals zwischen Kandidaten wählen.

3. Gemeinsame Konventionen (für alle Unterworkflows gültig)

Authentifizierung

• Lesen Sie den Schlüssel vorzugsweise aus der Umgebungsvariable QIUXIAOCE_API_KEY.
• Fehlt der Schlüssel, weisen Sie den Benutzer darauf hin, diesen unter https://www.qiuxiaoce.com/data-account/ abzurufen oder einzusehen. Verlangen Sie nicht, dass der Benutzer den vollständigen Schlüssel in einer öffentlichen Konversation einfügt.
• Speichern Sie den Schlüssel nur nach ausdrücklicher Zustimmung des Benutzers persistiert; bevorzugen Sie den sicheren Schlüsselspeicher des Host-Tools; schreiben Sie nicht standardmäßig in das Projektverzeichnis.
• Verwenden Sie den temporären Parameter --key des Skripts nur, wenn der Benutzer dies ausdrücklich wünscht, und weisen Sie darauf hin, dass dieser Parameter in den Befehlsverlauf oder die Prozessliste gelangen kann.

Direktes HTTP

Base URL: https://www.qiuxiaoce.com/wp-json/abv2-creator/v1 Authentifizierungs-Header: X-API-Key: <Benutzerschlüssel>

Detaillierte Endpunkte, Felder und Punktkosten entnehmen Sie bitte references/api_schema.json und der aktuellen Version der offiziellen API-Dokumentation.

Ausgabespezifikation

• Unterscheiden Sie zwischen Fakten, Prognosefeldern, abgeleiteten Bewertungen und Modellurteilen.
• Geben Sie Daten, Spielzeit und Zeitzone an; standardmäßig erfolgt die Ausgabe für chinesischsprachige Benutzer in Peking-Zeit; behalten Sie die ursprünglichen Zeitfelder der API zum Abgleich bei.
• Verwenden Sie ausschließlich die tatsächlich von der API zurückgegebenen Daten. Fehlende Felder kennzeichnen Sie mit „Von der aktuellen Schnittstelle nicht zurückgegeben“; erfinden Sie keine Daten.
• Geben Sie keine versteckten Gedankengänge aus; Sie können kurz erläutern, welche Datenkategorien verwendet wurden, welche fehlen und auf welcher Grundlage die Schlussfolgerung basiert.
• Konstruieren Sie keine deterministischen Schlussfolgerungen, nur weil der Benutzer „ein klares Ergebnis“ verlangt.
• Vor dem Aufruf kostenpflichtiger Schnittstellen kann bei Bedarf scripts/check_quota.py ausgeführt werden. Erklären Sie dem Benutzer, welche Schnittstellen voraussichtlich verwendet werden, und vermeiden Sie sinnlose wiederholte Anfragen.
• Für extern veröffentlichte Inhalte fügen Sie hinzu:

Datenquelle: 球小策 Fußballdaten-Dienst (qiuxiaoce.com). Prognosefelder und Modellanalysen dienen ausschließlich der sportlichen Informationsforschung und stellen keine sicheren Ergebnisse dar.

4. Ressourcen-Index

Laden Sie Ressourcen nach Aufgabenbedarf; laden Sie nicht alle Ressourcen auf einmal.

Unterworkflows (workflows/)

• Einzelspielabfrage: workflows/match_query.md
• Tagesereignisse und Analyseberichte: workflows/today_content.md
• Historische Stichprobenbewertung: workflows/backtest.md
• Marktveränderungsdaten: workflows/market.md
• Inhaltserstellung: workflows/content_creation.md
• Skill-Update: workflows/updating.md

Skripte (scripts/)

• scripts/fetch_match.py: Spielplan-Kandidatenermittlung und Einzelspiel-Match-Pack-Abfrage
• scripts/query_backtest.py: Abruf historisch veröffentlichter Analyseberichte und Spielergebnisse
• scripts/check_quota.py: API-Key-Kontingentprüfung
• scripts/update_skill.py: Sicheres Skill-Update und Konfliktbehandlung

Vorlagen und Verträge

• Inhaltsvorlagen: templates/ (werden über workflows/content_creation.md geladen)
• Analyse-Prompt-Anpassung: prompts/prompt_optimizer.md
• API-Vertragsübersicht: references/api_schema.json