Skill: kingvergil/football-prediction-optimized (version 1.0.0)

--- name: football-prediction-optimized version: 1.0.0 description: 使用优化后的提示词对足球比赛进行预测，支持批量筛选(stage1)和单场比赛预测(stage2) disable-model-invocation: false --- # 足球预测优化技能 这个技能使用经过自我优化系统优化的最佳提示词，对足球比赛进行专业预测。包含两个阶段： 1. **Stage1 批量筛选**：对同一比赛日的多场比赛进行横向比较，筛选出最适合预测的高质量场次。 2. **Stage2 单场比赛预测**：对单场比赛进行深入分析，预测胜平负结果，并计算CLV收益预估。 ## 功能特性 ### Stage1 批量筛选 - **多维评估**：从数据完整性、市场清晰度、基本面优势、预测潜力、风险等级5个维度评分 - **智能筛选**：根据综合评分自动筛选评分>6.0的比赛，数量控制在3-8场 - **结构化输出**：JSON格式的筛选结果，包含详细评分和筛选理由 ### Stage2 单场比赛预测 - **综合分析**：结合基本面分析、市场分析、数据质量评估、风险因素识别 - **CLV收益预估**：预测主胜、平局、客胜三个选项的CLV值（收盘赔率变化值） - **置信度评估**：提供0-1的置信度评分 - **风险提示**：列出主要风险因素 ## 使用方法 ### 方法1：通过OpenClaw技能调用 当用户需要足球比赛预测时，技能会自动触发： - "批量筛选今天的所有比赛" - "预测这场比赛的结果" - "分析这场比赛并给出CLV预估" ### 方法2：直接使用Python脚本 ```bash # Stage1 批量筛选 python3 /Users/cjy/.openclaw/workspace/skills/football-prediction-optimized/football_prediction.py stage1 --input batch_fet_txt.txt # Stage2 单场比赛预测 python3 /Users/cjy/.openclaw/workspace/skills/football-prediction-optimized/football_prediction.py stage2 --input single_fet_txt.txt ``` ### 方法3：与lota-football技能配合使用 ```bash # 1. 使用lota-football获取比赛特征文本 # 2. 将特征文本保存到文件 # 3. 使用本技能进行预测 python3 football_prediction.py stage2 --input fet_txt.txt ``` ## 输入格式 ### Stage1 输入 多场比赛的特征文本，每场比赛的特征文本用`===`分隔： ``` {第一场比赛的特征文本} === {第二场比赛的特征文本} === ... ``` ### Stage2 输入 单场比赛的特征文本（完整fet_txt格式） ## 输出格式 ### Stage1 输出 ```json { "date": "比赛日期", "total_matches": 总比赛数量, "selected_matches": [ { "lota_id": "比赛唯一ID", "home_team": "主队名称", "away_team": "客队名称", "league": "所属联赛", "score": 综合评分, "data_completeness": 数据完整性得分, "market_clarity": 市场清晰度得分, "fundamental_strength": 基本面优势得分, "prediction_potential": 预测潜力得分, "risk_level": 风险等级得分, "decision": "KEEP", "reason": "筛选理由" } ], "summary": { "total_selected": 选中比赛数量, "average_score": 平均综合评分, "selection_rate": 选中比例 } } ``` ### Stage2 输出 ```json { "lota_id": "比赛唯一ID", "prediction": "H/D/A", "confidence": 0.85, "reasoning": [ "理由1：...", "理由2：...", "理由3：..." ], "clv_estimates": { "home": 0.02, "draw": -0.01, "away": 0.03 }, "risk_factors": [ "风险因素1", "风险因素2" ], "timestamp": "2026-03-28 10:30:00" } ``` ## 环境变量 - `DEEPSEEK_API_KEY`: DeepSeek API密钥（必需） - `DEEPSEEK_BASE_URL`: DeepSeek API基础URL（可选，默认：https://api.deepseek.com） ## 技术实现 1. **模型调用**：使用DeepSeek API（deepseek-chat模型） 2. **提示词优化**：使用自我优化系统得到的最佳提示词 3. **错误处理**：网络重试、格式验证、异常捕获 4. **性能优化**：异步调用、缓存机制 ## 与现有技能集成 ### 与lota-football技能集成 1. 使用lota-football技能获取比赛列表和特征文本 2. 将特征文本传递给本技能进行预测 3. 结合两个技能的结果进行综合决策 ### 与odds-plotter技能集成 1. 使用odds-plotter技能绘制赔率走势图 2. 使用本技能进行预测分析 3. 结合图表和预测结果进行深度分析 ## 示例用例 ### 用例1：每日比赛筛选 ``` 用户：筛选今天所有竞彩比赛，推荐3-8场高质量比赛 流程： 1. lota-football获取今日比赛特征文本 2. Stage1批量筛选 3. 输出推荐比赛列表 ``` ### 用例2：单场比赛深度分析 ``` 用户：深度分析曼联对切尔西这场比赛 流程： 1. lota-football获取该场比赛特征文本 2. Stage2单场比赛预测 3. 输出预测结果和CLV预估 ``` ### 用例3：批量预测与筛选 ``` 用户：批量预测今天所有比赛，并筛选出最有价值的比赛 流程： 1. lota-football获取今日所有比赛特征文本 2. Stage2逐个预测每场比赛 3. 根据置信度和CLV值进行排序筛选 ``` ## 错误处理 1. **API调用失败**：自动重试3次，使用指数退避 2. **输入格式错误**：提示正确的输入格式示例 3. **模型输出格式错误**：尝试解析或使用备用提示词 4. **环境变量缺失**：提示设置必要的环境变量 ## 性能考虑 - 批量处理时限制并发数，避免API限制 - 使用本地缓存存储频繁查询的比赛数据 - 支持断点续传，避免重复处理 ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-28) - 初始版本，基于自我优化系统的最佳提示词 - 支持Stage1批量筛选和Stage2单场比赛预测 - 与lota-football技能无缝集成

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