O que previsor-de-partidas-da-copa-do-mundo faz?
Habilidade de código aberto para Codex e modelo Python para previsão de partidas da Copa do Mundo, probabilidades de pontuação e análise de futebol com consciência de risco.
Habilidade de código aberto para Codex e modelo Python para previsão de partidas da Copa do Mundo, probabilidades de pontuação e análise de futebol com consciência de risco.
Esta skill de código aberto para o assistente Codex oferece um modelo Python para previsão de partidas de futebol, especificamente para a Copa do Mundo. Ela permite que o agente calcule probabilidades de resultados (vitória, derrota, empate), probabilidades de pontuações exatas (como placares), e fornece uma análise de risco que considera fatores como histórico de confrontos diretos e desempenho recente das seleções. A habilidade é útil para desenvolvedores e entusiastas que desejam simular ou analisar cenários de jogos com base em dados históricos e estatísticos. Ela é projetada para ser utilizada com o Codex (ou agentes similares) que suportam execução de código Python, permitindo que comandos em linguagem natural acionem previsões e gerem relatórios concisos. O modelo se baseia em análise de Poisson e cálculos de força ofensiva/defensiva, gerando saídas como 'Brasil 65% para vencer, 20% empate, 15% derrota', com ênfase em transparência e interpretabilidade dos resultados.
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Habilidade de código aberto para Codex e modelo Python para previsão de partidas da Copa do Mundo, probabilidades de pontuação e análise de futebol com consciência de risco.
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.