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JetQiao/football-prediction-skill

Intelligente Vorhersage für Wett-Fußball: Dixon-Coles, Quotenwert, Spielanalysen, Backtesting und offline HTML-Berichte

Was ist football-prediction-skill?

Dieses Skill, entwickelt von JetQiao, bietet eine automatisierte Pipeline für datengetriebene Fußballvorhersagen, die speziell auf den chinesischen Wettmarkt abgestimmt ist. Es unterstützt die Verarbeitung ganzer täglicher Spielpläne, individueller Spiele und historischer Backtests und liefert deterministische Ergebnisse mit klar definierten Modellinputs. Zu den Kernfunktionen gehören die Datennormalisierung, die Bewertung von Quotenwerten (Fair Value) und die Generierung vollständig offlinefähiger HTML-Berichte. Der Skill arbeitet derzeit als CLI-Tool (vorzugsweise `football-predict` installiert oder über `npx github:JetQiao/football-prediction-skill` ausgeführt) und ist für die Verwendung in KI-Agent-Umgebungen konzipiert, in denen ein Agent strukturierte Schritte ausführt, wobei er nur für unstrukturierte Spielinformationen auf externe Quellen zurückgreift. Der Workflow umfasst das Abrufen von Spielplänen, das tiefgehende Webscraping für Spiele mit hoher Priorität, die Eingabe von Marktdaten und Merkmalen (wie Elo/xG oder aktuelle Quoten) und die Validierung von Informationen, bevor die endgültige Prognose erstellt wird. Eine ergänzende Funktion ermöglicht das Backtesting anhand historischer CSV-Daten aus Quellen wie football-data.co.uk, um die Modellleistung zu bewerten, ohne selektiv gute Ergebnisse zu präsentieren.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add JetQiao/football-prediction-skill

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Dokumentation

Intelligente Vorhersage für Wett-Fußball

Verwenden Sie deterministische Skripte für Datennormalisierung, Wahrscheinlichkeitsmodelle, Quotenwertberechnung, Backtesting und HTML-Rendering; Verarbeiten Sie nur unstrukturierte Informationen aus externen Quellen durch den KI-Agenten. Geben Sie stets eigenständige HTML-Dateien aus und fügen Sie keine vollständigen Spielplantabellen in die Antwort ein.

Arbeitsablauf auswählen

  • Der Benutzer möchte alle Wetten eines bestimmten Tages analysieren: Führen Sie den "Täglichen Komplett-Workflow" aus.
  • Der Benutzer benötigt nur eine schnelle Grundlinie oder hat keine Internetzugriffsmöglichkeit: Führen Sie direkt daily aus und machen Sie die Markt-/Informationsdegradierung explizit.
  • Der Benutzer stellt historische CSV-Daten bereit: Führen Sie backtest aus.
  • Der Benutzer fragt nach Gruppenplatzierungen oder K.o.-Runden: Lesen Sie Turnier-Ereignisse und führen Sie dann tournament aus.
  • Der Benutzer gibt nur ein einzelnes Spiel an, das nicht im aktuellen Wettplan ist: Erstellen Sie das Eingabe-JSON gemäß dem Datenvertrag und führen Sie dann daily --input aus.

Befehlseinstieg

Bevorzugen Sie den installierten Befehl:

football-predict doctor

Wenn der Befehl nicht existiert, verwenden Sie den Einstiegspunkt aus dem Open-Source-Repository:

npx -y github:JetQiao/football-prediction-skill doctor

Im Folgenden wird football-predict als verfügbarer Einstiegspunkt dargestellt; bleiben Sie beim selben Einstiegspunkt für die gesamte Aufgabe.

Täglicher Komplett-Workflow

  1. Bestimmen Sie das Verkaufsdatum der Wetten; wenn nicht angegeben, verwenden Sie das lokale Datum des Benutzers. Verwechseln Sie nicht den Spieltag mit dem Verkaufstag.
  2. Erstellen Sie ein temporäres Arbeitsverzeichnis und rufen Sie den Spielplan ab:
football-predict prepare --date YYYY-MM-DD --out /tmp/football-predict-YYYY-MM-DD
  1. Lesen Sie matches_*.json und intel_queue_*.json. Behalten Sie das Modell-Baseline für alle Spiele der Stufe B bei; führen Sie tiefgehendes Webscraping nur für Spiele der Stufe A in der Warteschlange durch.
  2. Führen Sie die Suche gemäß Informations-Workflow durch und schreiben Sie in intel.json. Verwenden Sie keine Artikel nach Spielbeginn, Spielergebnisse oder Daten, die erst nach Handelsschluss sichtbar sind.
  3. Validieren Sie die Informationen:
football-predict validate-intel /tmp/football-predict-YYYY-MM-DD/intel.json
  1. Generieren Sie das endgültige Ergebnis:
football-predict daily \
  --date YYYY-MM-DD \
  --input /tmp/football-predict-YYYY-MM-DD/matches_YYYY-MM-DD.json \
  --intel /tmp/football-predict-YYYY-MM-DD/intel.json
  1. Geben Sie in der Antwort nur den absoluten Pfad der HTML-Datei, die Anzahl der Spiele, die Anzahl der hohen Konfidenzen, die Anzahl der Quotenwertsignale und wichtige Degradierungswarnungen an. Weisen Sie darauf hin, dass Wahrscheinlichkeiten keine Versprechen sind, und vermeiden Sie Formulierungen wie "sichere Sache".

Markt- & Merkmalserweiterung

Verwenden Sie --features features.json, um Elo/xG vor dem Spiel einzugeben, und --market market.json, um spitzwinklige/Marktquoten zum gleichen Vorhersagezeitpunkt einzugeben. Lesen Sie Datenquellen & Degradierung, um die Quellenpriorität zu bestätigen.

Geben Sie niemals historische Endquoten in einen früheren Vorhersagezeitpunkt ein. Bei fehlenden Echtzeitmärkten ist eine Degradierung erlaubt, aber die Warnung muss im Bericht bestehen bleiben.

Backtesting

Beziehen Sie berechtigte Liga-CSV-Dateien von football-data.co.uk und führen Sie lokal aus:

football-predict backtest history.csv --min-train 120 --window 600

Vergleichen Sie Brier, Log-Loss und die Baseline der Wett-Endquoten; melden Sie gleichzeitig Stichprobengröße, ROI und maximalen Drawdown. Wählen Sie nicht nur leistungsstarke Ligen oder Zeiträume aus.

Ausgaberegeln

  • Behalten Sie prediction_*.json, report_*.html und manifest_*.json bei.
  • Geben Sie die HTML-Datei als primäres Ergebnis aus; sie muss offline geöffnet werden können und darf keine Netzwerkanfragen senden.
  • Behalten Sie Quelle, Erstellungszeit, Lauf-ID, fehlende Informationen und Degradierungsgründe bei.
  • Führen Sie keine Wetten aus, handeln Sie nicht in fremdem Namen und versprechen Sie keine Gewinne; weisen Sie deutlich auf verantwortungsvolles Wetten und das Verbot für Minderjährige hin.

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