Que fait world-cup-match-predictor ?
Compétence Codex open source et modèle Python pour la prédiction des matchs de Coupe du Monde, les probabilités de score et l'analyse footballistique sensible au risque.
Compétence Codex open source et modèle Python pour la prédiction des matchs de Coupe du Monde, les probabilités de score et l'analyse footballistique sensible au risque.
Cette compétence, intitulée `chichengma778/world-cup-match-predictor`, est un outil open source conçu pour la plateforme Codex (et compatible avec d'autres agents IA comme Claude Code ou Cursor). Elle fournit un modèle Python capable de prédire les résultats des matchs de la Coupe du Monde, y compris les probabilités de scores exacts. Son utilité principale réside dans son approche « sensible au risque » : elle ne se contente pas de donner un pronostic unique, mais évalue la distribution des résultats possibles, permettant aux analystes et développeurs de prendre des décisions éclairées. Le fonctionnement repose sur des données historiques et des techniques de modélisation probabiliste (comme les distributions de Poisson ou des modèles similaires). Idéale pour les développeurs qui intègrent des analyses sportives dans leurs applications ou qui souhaitent explorer des techniques de prédiction avancées, cette compétence se distingue par sa transparence (code source ouvert) et sa spécialisation sur le plus grand événement footballistique mondial.
npx skills add chichengma778/world-cup-match-predictorInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Compétence Codex open source et modèle Python pour la prédiction des matchs de Coupe du Monde, les probabilités de score et l'analyse footballistique sensible au risque.
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.