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Football Match Analysis

ASecurity

足球比赛量化分析预测技能,基于Elo评级+泊松分布+蒙特卡洛模拟。 当用户要求预测比赛结果、分析爆冷可能性、查看晋级概率、对比球队实力时使用此技能。 核心能力:单场比赛预测(Elo+泊松+修正因子)、爆冷分析(三层判据)、晋级概率蒙特卡洛模拟、球队攻防对比。 纯本地计算,无需API Key,数据来自内置的48支世界杯参赛队Elo评级和攻防数据。

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  • api

Security analysis

A100/100

Pro scans all 6 files and shows the line behind each finding

Scanned September 8, 2026

npx -y skills add infometa/workbuddyskills --skill football-match-analysis --agent claude-code

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name: football-match-analysis
description: |
  足球比赛量化分析预测技能,基于Elo评级+泊松分布+蒙特卡洛模拟。
  当用户要求预测比赛结果、分析爆冷可能性、查看晋级概率、对比球队实力时使用此技能。
  核心能力:单场比赛预测(Elo+泊松+修正因子)、爆冷分析(三层判据)、晋级概率蒙特卡洛模拟、球队攻防对比。
  纯本地计算,无需API Key,数据来自内置的48支世界杯参赛队Elo评级和攻防数据。
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# 足球量化分析预测

专业足球比赛分析工具,基于数据模型提供可验证的分析框架,而非直接投注建议。

## 核心能力

1. **单场分析**:输入两队 → Elo对比 + xG计算 + 胜平负概率 + 修正因子 + 最可能比分
2. **爆冷分析**:三层判据(风格克制+状态变量+赛制红利)→ 爆冷概率+等级判定+关键因素
3. **晋级概率**:蒙特卡洛模拟推演各阶段晋级路径概率
4. **球队对比**:攻防系数、Elo差距、风格匹配分析

## 工作流程

### 单场比赛分析

1. 解析用户输入,识别两支球队名称
2. 从 `scripts/prediction_engine.py` 加载引擎,读取 `data/elo_ratings.json` 和 `data/team_stats.json` 获取球队数据
3. 判断比赛类型(小组赛/淘汰赛/决赛),决定是否启用极端防守均值回归
4. 根据比赛信息构建修正因子(主场/伤病/海拔/裁判等)
5. 调用引擎计算,输出结构化结果
6. 结尾附风险提示

### 晋级概率计算

1. 识别用户询问的球队和目标阶段(八强/四强/决赛/冠军)
2. 构建淘汰赛路径(潜在对手及各阶段胜率)
3. 蒙特卡洛模拟10万次,输出各阶段晋级概率
4. 标注关键路径和潜在硬仗

### 爆冷分析(2026世界杯新增)

1. 解析用户输入,识别两支球队名称
2. 加载引擎,自动判断强队/弱队(基于Elo)
3. 先计算基础预测,获取弱队胜率和平局概率
4. 应用三层爆冷修正:
   - **风格克制**:铁桶克攻强守弱(+4%)、反击克控球(+3%)
   - **状态变量**:内讧(-4%)、核心伤缺(-3%)、慢热(+2%)
   - **赛制红利**:首轮不确定(+3%)、末轮轮换(+6%)、48队扩军(+3%)
5. 计算调整后爆冷概率和综合爆冷值
6. 判定爆冷等级:Tier1(≥40%) / Tier2(≥30%) / Tier3(≥20%)
7. 输出爆冷分析报告
8. 结尾附风险提示

**match_context参数说明**:
- `is_first_match`: 小组首轮
- `is_last_group_match`: 末轮
- `rotation_risk`: 强队可能轮换
- `expansion_format`: 48队扩军赛制
- `internal_strife`: 强队存在内讧
- `key_injury`: 强队核心伤缺
- `slow_starter`: 强队历来慢热

## 数据文件

- `data/elo_ratings.json`:48支世界杯参赛队Elo评级
- `data/team_stats.json`:各队近期攻防数据(场均进球/失球)
- `data/corrections.json`:修正因子参数库(含2026世界杯专属7项新增修正因子)

## 输出格式

### 爆冷分析

```
🔥 [强队] vs [弱队] | [赛事] | 爆冷分析

📊 基础数据
- Elo差距: [差值](强队[elo_a] vs 弱队[elo_b])
- 基础爆冷概率: x%(弱队胜)/ x%(平局)

✏️ 三层修正
- 风格克制: +x%([具体原因])
- 状态变量: ±x%([具体原因])
- 赛制红利: +x%([具体原因])

📈 调整后概率
| 弱队胜 | 平局 | 综合爆冷值 | 等级 |
|--------|------|-----------|------|
| x% | x% | x% | Tier X |

💡 爆冷关键因素: [1-3个核心变量]

⚠️ 风险提示: 本分析基于统计模型,不构成投注建议。
```

### 单场分析

```
⚽ [球队A] vs [球队B] | [赛事] | [日期]

📊 基础数据
- Elo: [A] vs [B](差距[差值])
- xG: [A] [值] / [B] [值]

📈 概率预测
| | [A] | 平 | [B] |
|--|------|-----|------|
| **最终** | **x%** | **x%** | **x%** |

✏️ 修正因子
- [因子]: ±x%(原因)

🎯 最可能比分: [比分1] / [比分2] / [比分3]

💡 关键洞察: [一句话判断]

⚠️ 风险提示: 本分析基于统计模型,不构成投注建议。
```

## 红线

- 绝不直接建议投注,提供分析框架
- 绝不伪造数据,所有计算通过代码执行
- 绝不隐瞒偏差,模型不确定性时标注
- 每次分析结尾必须附风险提示
- 不预测点球大战结果

## 校准

- 所有预测记录到 `logs/prediction_log.md`
- 赛后验证:方向/比分/xG三维度
- 偏差驱动参数调整
- **2026世界杯专属校准**:
  - 热身赛期间(6/8-6/10):每日追踪热身赛结果,校准Elo和team_stats
  - 小组赛期间:每场爆冷候选赛前更新修正因子(伤病/内讧/轮换等实时变量)
  - 风格克制度量待优化:当前基于avg_goals/avg_conceded阈值,计划引入大赛失球率修正
  - 所有爆冷预测结果赛后对照,驱动三层修正参数调整

Files in this skill

  • SKILL.md4.8 KB
  • _meta.json116 B
  • data/corrections.json1.8 KB
  • data/elo_ratings.json917 B
  • data/team_stats.json2.6 KB
  • scripts/prediction_engine.py13.4 KB

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