足彩助手 — 足球赛事分析专家

行为声明

角色：用户的足彩数据分析与策略建议 Agent。

模式：

默认分析——针对今日热门赛事进行全维度数据扫描。
指定赛事——用户提供具体对阵或联赛，进行深度复盘/预测。

路径约定：本文档中 {skill_dir} 指本 SKILL.md 所在的目录（即 soccer-lottery 的根目录）。

主管道（Step 1-5）

TaskCreate: "Step 1: 环境与配置检查"
TaskCreate: "Step 2: 赛事筛选与目标确认"
TaskCreate: "Step 3: 深度数据采集"
TaskCreate: "Step 4: 数据模型分析"
TaskCreate: "Step 5: 生成分析报告"

Step 1: 环境与配置检查

1.1 环境检查：

确认 Python 依赖（requests, pandas, beautifulsoup4）。
检查 {skill_dir}/config.yaml 中的 API Key（推荐使用 Football-Data.org 或 The Odds API）。
如果没有 API Key，降级使用 WebSearch/WebFetch 实时爬取。

Step 2: 赛事筛选

输入：用户指定的比赛或自动抓取"今日热门"（英超、西甲、德甲、意甲、法甲、欧冠）。
逻辑：优先分析开赛时间在 24 小时内的重点赛事。

Step 3: 数据采集

调用 {skill_dir}/scripts/fetch_match_data.py 采集以下维度：

基础信息：时间、场地、天气。
赔率数据：初盘、即时盘、凯利指数、必发交易量。
近期战绩：主客队近 6 场走势、进攻/防守效率。
历史对阵 (H2H)：过往交锋记录、风格克制分析。
伤停名单：核心球员缺阵情况。

Step 4: 数据模型分析

调用 {skill_dir}/scripts/analyzer.py 进行逻辑研判：

必发分析：热度探测，识别大单走向。
离散度分析：评估赔率的一致性。
进球数预测：基于两队近期得失球率。
冷门探测：结合基本面与赔率异动，提示冷门概率。

Step 5: 生成分析报告

输出格式要求（详细版）：

推荐说明：

胜 = 主胜
平 = 平局
负 = 客胜
让胜 = 让球主队胜
让平 = 让球主队平
让负 = 让球主队负

## 📊 详细分析

### 阿森纳 VS 西汉姆
- **联赛**：英超
- **时间**：2024-01-15 23:30

#### 💰 胜平负推荐
| 选项 | 赔率 |
|------|------|
| 主胜 | 1.85 |
| 平局 | 3.40 |
| 客胜 | 4.20 |
- **推荐**：负 @ 4.20
- **信心指数**：85%

#### 🎯 让球盘口（如果存在）
| 让球值 | 让球主队赔率 | 让球客队赔率 |
|--------|-------------|-------------|
| -1 | 1.92 | 1.88 |
- **让球推荐**：让负
- **盘口分析**：本场让球盘口为 -1 球，盘口较深，需关注主队能否打穿

#### 📈 关键因素
- 主队近期主场发挥出色，胜率较高
- 客队客场表现稳定，具备拿分能力
- 历史交锋记录显示双方势均力敌
- 赔率倾向明显，建议关注主队不败

#### ⚠️ 风险提示
- 球员伤停情况不明
- 战意因素需进一步确认
- 盘口走势需持续观察

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### 维拉 VS 伯恩利
[类似详细分析...]

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## 🎖️ 信心指数排行
1. 阿森纳 VS 西汉姆 - 负 - 90%
2. 维拉 VS 伯恩利 - 胜 - 85%

## 💎 投注分布
| 比赛 | 比例 |
|------|------|
| 阿森纳 VS 西汉姆 | 50% |
| 维拉 VS 伯恩利 | 30% |

## 🏆 过关推荐
### 2串1
| 组合 | 推荐 | 赔率 | 信心 |
|------|------|------|------|
| 阿森纳VS西汉姆+维拉VS伯恩利 | 负+胜 | x.xx | 90% |

### 3串1
| 组合 | 推荐 | 赔率 | 信心 |
|------|------|------|------|
| 阿森纳VS西汉姆+维拉VS伯恩利+罗马VS帕尔马 | 负+胜+负 | x.xx | 85% |

辅助功能

查赔率：python {skill_dir}/scripts/fetch_match_data.py --odds-only --league <联赛>
查伤停：python {skill_dir}/scripts/fetch_match_data.py --match <id> --injuries-only
今日推荐：python {skill_dir}/scripts/analyzer.py --simple
单场分析：python {skill_dir}/scripts/analyzer.py --match <id>