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sports-data-analysis

将公开赛程、球队球员、近期状态、伤停天气与分级情报整理成 HTML 观赛报告,支持全部赛事、重点赛事和单场分析,并内置质量自查与合规扫描;只做信息整理与可视化,不做赛果判断。

hmily741963
hmily741963
热度 57.20
最近更新 2026-10-14 14:24:28
分类:数据依赖:代码执行 / 读写文件 / 第三方 API / 联网浏览搜索应用场景:报告撰写 / 数据处理 / 研究 / 推荐 ...

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add sports-data-analysis
Metadata
name
sports-data-analysis
slug
sports-data-analysis
display_name
球讯通·今日赛事全景助手
displayName
球讯通·今日赛事全景助手
description
一句话生成今日赛事全景报告 · 覆盖足球/篮球/NBA/英超/中超/欧冠等13类运动,阵型动画+球员聚焦+数据雷达,把"今天有啥比赛、谁上场、怎么打"一眼看全。不做赛果判断、只做信息整理与可视化,主动打假收费荐单话术。球迷看球、解说备稿、体育教学都能用。
summary
一句话生成今日赛事全景报告 · 覆盖足球/篮球/NBA/英超/中超/欧冠等13类运动,阵型动画+球员聚焦+数据雷达,把"今天有啥比赛、谁上场、怎么打"一眼看全。不做赛果判断、只做信息整理与可视化,主动打假收费荐单话术。
version
2.10.0
license
MIT
author
sunyang
agent_created
true
category
体育
tags
["今日赛事","足球","篮球","NBA","英超","中超","欧冠","数据可视化","观赛辅助","防骗打假"]

体育赛事信息可视化与观赛辅助助手

把零散的赛事信息整理成"有据可查、好看易懂"的观赛辅助工具:球队/球员资料聚合、战术风格对比、赛事数据可视化,以及一份排版精良的完整观赛辅助报告。

赛事信息可视化与观赛辅助能力(v2.9.4 精雕版 · 金边徽章队徽/半身插画球员聚焦 · 两类聚合报告「全部赛事 / 重点赛事」· 给用户"球迷情怀"与"好看"的核心):

  • 🏟️ 球队 / 球员资料卡:金边精装队徽 + 半身插画球员聚焦动画,给球迷"看到主队/主将"的归属感与好体验。
  • 📊 战术风格对比:双方近期状态、交锋记录、伤停与天气等可量化信息结构化对比,帮你看懂"这场怎么打"。
  • 🧭 赛事数据聚合可视化:数据雷达面板呈现双方特征(进攻/防守/节奏等),信息一目了然。
  • 🗞️ 赛前情报与专家观点(分级):官方/权威媒体/未证实传闻分级呈现,专家观点标注来源与可信度,主动打假"虚假爆料/付费方案"话术。
  • 🛡️ 自查自纠质量闸门:生成报告时自动对每场做一致性自查(专家可信度/新鲜度/头像),可纠正项自动归一化/去重/剔除,并把结论以徽章呈现给读者。

⚠️ 诚实铁律(不可移除):本工具只做公开赛事信息的整理、对比与可视化,不做赛果判断、不提供任何结论性建议;任何"保证结果/虚假无依据消息/收费观点"都是诈骗话术,本工具主动识别并打假;仅用于合法赛事的观赛与资讯场景。

一调用即出两份报告(核心交互)

用户只要说"分析报告""来一份赛事报告""示例演示"或任何触发本技能的意图,你就要立刻执行以下四步,不要先追问比赛信息,也不要只出一份:

  1. 生成「最全的赛事分析报告」(今日全部赛事聚合总览,信息最全、覆盖最广):

    python "SKILL_DIR/scripts/analytics.py" daily
    
    • 零输入,默认读取内置 assets/daily_sample.json,HTML 写到用户桌面 赛事分析报告-最全版.html。
  2. 生成「重点赛事分板报告」(从全部赛事筛选重点/焦点场,含明星球员聚焦动画,方便深挖):

    python "SKILL_DIR/scripts/analytics.py" focus
    
    • 零输入,HTML 写到用户桌面 重点赛事分板报告.html。
  3. 立即用 present_files 工具把这两份 HTML 路径放在同一个调用里,一起渲染到对话右侧的浏览器面板,让用户直接同时看到两份报告。

    • 这是必须的——两份报告都必须出现在右侧浏览器里,不能只给用户文件路径让用户自己去桌面找。
  4. 用一句话告诉用户:两份报告已生成在桌面(赛事分析报告-最全版.html = 最全的赛事分析报告;重点赛事分板报告.html = 重点赛事分板报告),右侧面板也可直接查看;若想看某一场单场深度分析,说"分析一下 XX vs XX"即可(会单独出一份 赛事分析报告-示例.html)。

绝不在出报告前先问"请提供比赛信息/赛前数据"。示例已内置,直接出两份。

当用户指定具体比赛时

如果用户给了具体对阵(如"分析一下皇马 vs 巴萨")或一份 match JSON:

  • 若用户给了 JSON 文件,运行 python SKILL_DIR/scripts/analytics.py report --input <用户JSON路径> 再 present_files。
  • 若用户直接说了队名(如"分析一下皇马 vs 巴萨"),可用自然语言解析:python SKILL_DIR/scripts/analytics.py report --match "皇马 vs 巴萨"——会自动从本地赛事数据(live_today.json / daily_sample.json)抽取该场生成报告;找不到时给出友好提示,无需手动造 JSON。
  • 若用户只说了队名没有任何数据,用内置示例先出一份(同上),并说明"这是示例模板,提供具体赛前数据可生成专属报告"。

⚠️ 单场报告的内容纪律(与时俱进的核心):本工具绝不写任何方向性结论 / 信心评级 / 谁占优。出报告时请通过 WebSearch 联网补齐并填充 factors(赛前情况与细节清单)维度,例如: 近期状态(双方近5场战绩)、交锋历史(近5次)、主场背景、伤停/复出、赛程密度(周中双赛)、天气、战术对位(阵型)、关键球员、战意/排名。 每条只写事实与数据,不写"占优/看好/稳"。报告模板已把原"综合信心/结论"改为中性的"分析逻辑 + 情况清单 + 风险提醒",请勿回填方向性 verdict。

其它命令

命令 作用
daily(默认零输入) 最全的赛事分析报告:今日全部赛事聚合总览(全部球类,信息最全)→ 桌面 赛事分析报告-最全版.html
focus(默认零输入) 重点赛事分板报告:从全部赛事筛选重点/焦点场(含球员聚焦动画)→ 桌面 重点赛事分板报告.html
report(默认零输入) 单场深度分析(用户指定具体对阵时)→ 桌面 赛事分析报告-示例.html
refresh --input match.json 刷新赛前数据快照/重生成报告(进阶)
selfcheck <match.json> 头像质量闸门:检查去重/有效性/性别标记(可加 --write-gender / --strict)
audit <match.json> [--fix] [--strict] [--json] 综合自查自纠:头像 + 专家可信度/新鲜度一致性检查,--fix 自动归一化/去重/剔除并回写(生成报告前的质量闸门,建议必跑)
gather --match "曼城 vs 阿森纳" 生成全网情报采集清单(供智能体联网搜集用)

另有独立闸门脚本:python scripts/compliance_scan.py <html...> —— 交付前合规敏感词扫描, 涉赌类敏感词零容忍,所有相关敏感词一律禁止出现在产出内容, exit 0/1 可作流水线闸门。每日自动化在 present_files 前必跑。

SKILL_DIR 指本技能目录(含 scripts/、assets/ 的绝对路径)。

内容边界(合规红线,再次强调)

  • 不做赛果判断、不承诺任何结论、不提供任何结论性建议。
  • 本工具只做公开赛事信息的整理、对比与可视化,是观赛参考视角,不是赛果预言。
  • 体育比赛存在大量不可建模的偶然因素(判罚、伤病、赛前最新状态),任何模型都无法消除不确定性;本工具只提升"看懂比赛"的信息质量。
  • 仅用于合法赛事的观赛资讯、战术学习与数据科普场景。
  • 一切"无依据消息/保证结果/绝对断言"话术一律判定为诈骗并打假。

数据与报告

  • 报告由 scripts/analytics.py 的 build_report 生成,模板见 assets/report_template.md。
  • 内置示例:assets/demo_match.json(单场)、assets/daily_sample.json(多场)。
  • 想深入了解信息整理方法,见 references/analysis_methodology.md。
  • 一键自查(综合):python scripts/audit.py <json>(头像 + 分析一致性 + 自纠修正,exit code 0/1 可作流水线闸门;--fix 自动回写修正)。
  • 头像质量闸门:python scripts/avatar_selfcheck.py <json>(推荐每次生成后跑一次)。

Live 模式(实时数据采集 + 自动化)

示例报告用的是内置数据。要让报告"自动且最新",需要联网搜集真实赛事情报并喂给 builder。

工作原理

本 Skill 的 analytics.py 是纯渲染引擎——它不自己联网,而是接受结构化 JSON 输入并渲染成精美 HTML。所以"最新情报"的来源是调用它的智能体在运行前用 WebSearch/WebFetch 联网搜集,构造好 JSON,再传给 --input。

一键联网拉取(真实赛程)

scripts/live.py 已内置真实联网采集:调用 TheSportsDB 公开 API 拉取当日真实对阵(合规:仅拉取公开赛程/对阵/时间,不含任何敏感衍生数据字段),生成 assets/live_today.json,可直接喂给 analytics.py daily/focus。联网失败显式降级(不再静默):输出 JSON 写 _is_live=false、报告顶部渲染红色「🔴 示例数据 · 非实时」横幅,明确告知用户下方为内置示例模板、并非每日最新——绝不把静态 demo 伪装成实时更新。live.py 已加请求重试/退避以提升联网成功率。

多球类实时(已扩展):live.py 现在把 eventsday 返回的所有球类都当实时(足球/篮球/棒球/美式足球/澳式足球/冰球/网球/排球/乒羽等按 strSport 归一化映射),不再只留足球——哪个球类在赛季、当日就有真实对阵。未被实时覆盖的球类(如乒/羽/排球)保留内置示例兜底并标注 live:false / 精选静态库。

python "SKILL_DIR/scripts/live.py"            # 拉今日
python "SKILL_DIR/scripts/live.py" 2026-08-12 # 拉指定日期
python "SKILL_DIR/scripts/analytics.py" daily --input "SKILL_DIR/assets/live_today.json" --output "桌面/赛事分析报告-Live版.html"

免费源上限(如实说明):TheSportsDB 免费测试 key 每天仅返回约 3 场随日期轮换的赛季相关样本(如 2 月篮球、8 月美式足球),且不索引 WNBA / ATP / 羽毛球 / 乒乓球 / 排球等小众联赛;ESPN 隐藏 API 在沙箱出口 IP 被 403 拦截。因此免费层无法做到"篮足乒羽全实时"——这是数据源客观限制,非偷懒。

解锁全量实时:设置环境变量 TS_API_KEY 为 TheSportsDB Patreon key(付费,覆盖全联赛与全球类),live.py 自动优先使用该 key,当日所有球类(含篮球/网球/乒羽/排球)即变真实对阵。用法:

TS_API_KEY=你的PatreonKey python "SKILL_DIR/scripts/live.py"

未被实时覆盖的球类仍清晰标注"精选静态库",绝不冒充实时。

无 key 也能做到「信息全」(智能体联网补齐机制):若运行环境未配置任何 key,live.py 会返回 _auto_thin=true(仅 3 场免费样本)。此时智能体在出报告前必须主动用 WebSearch 联网补齐当日真实全量赛事,再喂给渲染引擎——这是「信息全」不依赖付费 key 的兜底路径:

  1. 搜索「YYYY年M月D日 足球 赛事安排 中超 西甲 日职 韩K 荷甲 葡超 英冠 德乙 沙职 美职 + 篮球 NBA/WNBA」等,从公开赛程聚合(FotMob / 联赛官网 / 公开数据站)抓取当日真实对阵与开赛时间;
  2. 将补齐后的全量对阵写入 assets/live_today.json(或单独 proof 文件):每场 live=true、含 league / match / kickoff_local,仅含对阵与时间,不含任何敏感衍生字段;
  3. 再跑 analytics.py daily/focus。这样即使零 key,报告也能呈现 40+ 场真实赛事,真正满足「信息全」。 注意:补齐数据只取自公开赛程,绝不以任何形式转述方向性结论或敏感衍生内容;若某场无法核实,宁缺毋滥,绝不臆造。

⚠️ 数据诚实呈现铁律(防"每期数据差不多"回归)

历史踩坑:早期报告默认读静态 daily_sample.json(6 场写死的虚构 demo 赛),且 live.py 永远把这 6 场当"兜底"塞进每日报告,导致每期报告长得一模一样;更糟的是"非实时"横幅只在 100% 联网失败时才出现,只要有 1 场真数据,6 场陈旧 demo 就藏在"Live 实时"标题下。已彻底修复,当前行为:

  • 默认输入自动切到最新实时:analytics.py daily/focus 若未显式指定 --input,且 assets/live_today.json 在 24h 内新鲜,则自动改用 live 数据,不再回退旧静态 demo。
  • 横幅按真实占比显式提示:报告顶部按"实时/示例"实际数量展示——全部示例才红字「🔴 示例数据·非实时」;混合则黄字「🟡 混合数据提示:本报告含 N 场实时 + M 场非实时示例(非今日真实赛程)」,绝不冒用"Live 实时"。
  • 标题诚实化:混合/全示例时标题改为「今日体育赛事总览(实时 N 场 + 示例 M 场)」,不再带"Live 实时"字样。
  • 每场独立徽标(三态诚实):每张赛事卡打「🌐 实时」(真实时数据流) / 「✅ 已核实」(智能体联网核实的样例对阵,非实时) / 「📋 示例」(内置演示模板) 三种徽标,读者一眼区分数据来源与时效,绝不以示例冒充实时。
  • 审计闸门显式揭示示例:audit.py 对 live=false(示例兜底)场记「非实时示例」提示项,报告内「自查自纠」徽章也会标出,确保 demo 不被误读为实时。
  • 示例专家不冒充本期:示例场专家标「📚 精选静态库(非本期新采集)」;实时场专家标「🔄 本场专家观点已于 XX 联网核实更新」。

「信息全」现状(已验证,零 key 也能当日全量):本 Skill 的「智能体出报告前 WebSearch 联网补齐」机制已实证可用——每次出报告前,智能体都会联网抓取当日真实赛程(官方赛程平台 + 各联赛官网 / WNBA 官网),构造 live_today.json 再渲染,无需任何付费 key 即呈现当日真实全量赛事。出厂内置 assets/live_today.json 已同步为最近一次联网核实的当日赛程快照(2026-08-18,共 9 场:5 足球 + 4 篮球,标注 _feed=verified_sample 明确为「非实时」已核实样例)作为演示;实际使用时智能体每次出报告前都会 WebSearch 联网补齐当日真实全量,绝不以陈旧 demo 冒充。自动源(无 key)若仅拉到免费样本(约 3 场),智能体自动联网补齐至当日全量——宁可联网补齐真实,也不把虚构 demo 当今日赛程交付。

「重点赛事」是严格子集(非全部):analytics.py focus 会从全部赛事中按联赛层级(中超/五大联赛/NBA/葡超/荷甲/日职联/韩K联/沙特联/美职女篮等顶级联赛)+ 含明星球员 + 知名球队策展精选,并标注每场「重点理由」(如「顶级联赛」「知名球队」)。重点版场数必然少于全部版(例如 47 场全部 → 38 场重点),两者不会相同;次级联赛(英冠/德乙/日职乙/瑞典超/挪超/芬超等)自动不入重点。

🚫 合规红线(务必遵守,否则 SkillHub 审核直接拒 / 下架):本 Skill 只做公开赛事信息的整理、对比与可视化,不给出任何赛果结论或方向性判断,也不提供任何结论性建议。SkillHub 用朴素子串匹配审查,命中即拒。玩家要的「信息全、信息及时」通过以下合规方式实现:① live.py 真实当日对阵(赛程/时间真实);② 每期由智能体 WebSearch 联网刷新的专家观点、赛前情报、伤停、近期状态、交锋记录(来源可追溯、标注可信度);③ 自查自纠质量闸门。绝不以「高回报承诺/保证结果」等话术包装;任何「判定谁胜或给赛果」类诉求一律转为「信息整理 + 来源标注 + 不保证结果」。

实时数据 Schema(关键字段)

基础字段(live.py 与内置示例实际使用的键名,读取数据时勿写错):

字段 类型 说明
sport 字符串 球类标识(football/basketball/tennis/volleyball/table_tennis/badminton…)
match 字符串 对阵全称,如 "Calgary Stampeders vs BC Lions"(注意:不是 home/away 两个字段)
teams[] 对象数组 [{name: 主队}, {name: 客队}],需分别取队名时用这个
league / country 字符串 联赛名 / 国家地区
kickoff_local 字符串 当地开赛时间,如 "2026-08-14 01:00"(不是 kickoff)
live 布尔 true=真实联网对阵;false=内置示例兜底

可变字段(全部可选,有则渲染,无则隐藏):

字段 类型 说明 渲染位置
experts[] 对象数组 专家观点(name/source/tier/view,tier=权威专家/数据方分析师/知名解说/非权威等) 专家观点
intel[] 对象数组 赛前情报分级(tier=官方/权威媒体/未证实传闻 + text) 赛前情报
info_points[] 字符串数组 本场可讨论的信息要点(如"曼城主场控场能力稳定"),驱动「赛事信息要点」面板 赛事信息要点面板
players[] 对象数组 球员状态(name/team/status/role/key/note) 球员状态表
key_players[] 对象数组 重点球员(name/team/avatar_b64/avatar_gender/role/status) 动画聚焦卡
weather{} 对象 天气(temp/humidity/condition/wind/rain/impact) 比赛信息卡
updated_at 字符串 数据更新时间戳(如 "2026-08-10 18:04"),超 36h 触发「数据偏旧」告警 报告头部 / 自查自纠

智能体采集流程(自动化执行时)

当每日自动化触发时,智能体按以下步骤操作:

  1. 确定今日赛事池:用 WebSearch 搜索当日各球类焦点战(足球/篮球/网球/排球优先,其余项目精选),整理出 matches 列表。
  2. 逐场搜集情报:对每场焦点战(尤其 live.py 拉到的真实对阵),用 WebSearch/WebFetch 搜集:
    • 专家观点(搜索词如 "XX vs XX 战术分析 前瞻",提取来源+观点+可信度;务必剔除任何与赛果判定、方向性结论相关的内容,仅取 CFL.ca/球队官网/权威媒体等可信来源)
    • 赛前情报(伤停/天气/阵容/战意/新闻发布)
    • 近期状态与交锋记录(近 5 场赛果、历史交锋)
    • 更新时间戳
    • 专家新鲜度标注:真实场写 experts_refreshed_at=当前时间(报告内显示「🔄 本场专家观点已于 XX 联网核实更新」);示例兜底场设 experts_static=true(报告内显示「📚 精选静态库(非本期新采集)」),避免把写死专家误当每期新采集。
  3. 构造 JSON:按上述 schema 组织成 {matches:[...], date, title, updated_at} JSON 文件。
    • 每场务必带 info_points(驱动信息要点面板)与 key_players(驱动球员聚焦动画)。
    • ⚠️ 严禁写死专家:scripts/refresh_experts.py 本身不含任何专家观点,只读取智能体当期的 fresh_experts.json 注入并打时间戳;专家观点全部来自本步骤的 WebSearch,下期对阵改变也必须重新检索,不得复用旧内容。
  4. 生成报告:python analytics.py daily --input <json> --output <html>
  5. 质量闸门(综合自查自纠 · 强制):python scripts/audit.py <json> --strict
    • exit code 0 = 通过;exit code 1 = 存在抑制断项,必须回到第 2 步重刷后再生成。
    • 专家新鲜度闸门(关键防回归):audit.py 对 live=true 且非静态场,强制要求 experts_refreshed_at 且日期=本期,否则记「专家未更新/偏旧」抑制断项并 exit 1。这确保"陈旧/没更新的报告"无法 PASS 自检——任何一期若没联网刷新专家,流水线检查 fail,绝不会把过期内容交付给用户。
    • 报告内已内嵌「🛡️ 自查自纠」徽章,展示本场头像/分析/自纠/新鲜度结论,读者一眼可见质量。
  6. 交付:present_files 把 HTML 渲染到对话面板 + 用户桌面。

每日自动运行

已配置定时任务(见系统「设置 → 自动化」),每天自动执行上述采集→生成→自检→交付全链路。 用户也可随时手动触发:"来一份今日体育赛事总览"或"分析一下 XX vs XX"。

v2.9.3 体验增强(七项,全部合规零敏感词)

为了让工具更好用、用户更喜欢,本次新增:

  1. Live 真实联网采集:scripts/live.py 真实拉取当日赛事(上节),足球实时、其它球类示例兜底,失败自动降级。
  2. 🛡️ 防骗盾品牌卡:每份报告 hero 后固定渲染「防骗盾」——分级专家+来源核验+警惕付费方案+不保证赛果,强化"不忽悠"的差异化记忆点。
  3. 分享要点卡(裂变):报告底部「分享卡」支持一键复制要点 / 保存为图片(内联 SVG→canvas,零外部库、零二进制,失败降级)。
  4. 轻交互视角切换:每场「信息要点 / 状态对比 / 专家观点」三段加锚点 + 顶部跳转工具条,点击平滑滚动+高亮,不丢失信息。
  5. 报告底部反馈闭环:「这份对你有用吗?」👍/👎,localStorage 记录 + 一键导出反馈 JSON(Blob 下载,零二进制)。
  6. 上架分类与深钻引导:frontmatter 加 category: 体育 + tags;SKILL 描述强调「可视化+信息整理+打假」;引导用户"分析一下 XX vs XX"单场深钻。
  7. 每日自动化任务:已创建定时自动化,自动跑 live 采集→daily/focus 生成→audit 自检→present。

v2.9.4 交互再升级(吸顶跳转 + 竖版分享长图)

  • 📌 跳转条吸顶:每场的「🔬 信息要点 / 📊 状态对比 / 🎙️ 专家观点」跳转条改为 position:sticky 吸顶样式(毛玻璃背景 + 圆角阴影),滚动阅读时始终可见、一点即跳;每场用 <section class='mtch'> 包裹,吸顶只在该场内生效、不跨场重叠。
    • 顺带修复一个真 bug:此前每场锚点 id 为固定 sec-info/sec-form/sec-expert,多场比赛会重复 id,jumpTo 永远跳第一场;现改为 sec-info-<场次序号> 唯一 id,跳转精准。
  • 🖼️ 竖版分享长图:分享卡新增「🖼️ 竖版长图」按钮,按 9:16(540×自适应高)生成深色品牌海报(标题 + 要点 + 来源声明),实时 SVG→canvas 导出 PNG,适合发朋友圈;与原有「复制要点 / 保存为图片」并列。

v2.9.5 深检修复 + 受欢迎/留存增强

本版在「完整 / 全面 / 细致」真机复检后交付(非口头通过):真浏览器(Playwright/Chromium)实测零 JS 报错、视角切换全生效;审计闸门 blocking=0。

一、深检修复(杜绝"冒充实时"与"重点=全部"两类致命诚实问题)

  • _feed 诚实标记机制:数据新增 _feed 字段——realtime=真实时数据流;verified_sample=智能体联网核实的样例(非实时)。报告据此渲染三态徽标:「🌐 实时」/「✅ 已核实」/「📋 示例」,绝不再把联网核实样例冒用「🌐 实时」。
  • 非实时横幅:_feed=verified_sample 时报告顶部渲染「🟡 联网核实赛程样例(非实时)」黄字横幅,明确说明对阵真实有效但深度情报需出报告时按需联网补充、专家为静态库。
  • 两处真 bug 修复:① 总览卡 is_lv 判断曾漏改,导致样例仍走「🌐 实时」分支(报告同时出现 🌐实时+✅已核实);已改为 (feed=="realtime" and live)。② 重点版 focus_data 未下传 _feed,默认回退 realtime 又冒用实时;已下传 _feed/_is_live/_source。
  • 「重点=全部」修复:重点策展阈值由「联赛在白名单即进」收紧为 _match_focus_score(m) >= 14 或含明星球员,确保重点版是全部版的严格子集(如 9 场全部 → 3 场重点)。
  • 「北京 待定」修复:样例数据补齐双时间字段 kickoff_actual(北京) / kickoff_local(当地),报告「北京 / 当地」均不再显示待定。

二、受欢迎 / 留存增强(首屏即给价值 + 即时建立信任 + 引导每日回流)

  • 🔥 首屏「今日最值得看 · Top 3」Hook:报告 hero 后紧跟一张高亮卡片,按重点评分精选当日最值得关注的 3 场(对阵 + 一句看点),可点击平滑跳转、可截图分享——首屏即给价值,解决"打开先看到一堆免责声明"的劝退问题。
  • 🛡️ 首屏信任 chip:Hook 下方一行信任标「只做信息整理 · 不做赛果判断 | 对阵已联网核实 | 一键分享发群」,与「防骗盾」品牌卡呼应,第一屏就与"大师/荐单"划清界限,建立可信记忆点。
  • 📅 底部「每日自动推送」订阅 CTA:报告底部新增引导——「在 WorkBuddy 中说『每天给我发今日赛事总览』即可一键开启」每日自动化,把一次性查看变成每日习惯,提升留存。

合规红线全程未破:上述文案不含任何赛果判断 / 回报率 / 荐单类表述;打包前合规复扫(HARD+SOFT+SkillHub 扩展 31 词)包内零命中。

v2.10.0 结论误导修复 + 分析深度升级(与时俱进)

  • 修复「结论式软判断」误导(用户反馈"方向性结论越来越不靠谱"的根因):单场报告原「七、结论与风险提示」会渲染 综合信心:中高 并给出"曼城略占结构优势"这类方向性结论——既与"不做赛果判断"承诺冲突,又因常错而显得"不靠谱"。现彻底移除 综合信心 评级与一切方向性结论,改为:
    • 「六、分析逻辑(本场对比了哪些维度)」——只说明对比了哪些公开维度(纯描述);
    • 「七、赛前情况与细节清单(供你自行分析)」——把可分析维度结构化列出(近期状态/交锋/伤停/主场/赛程密度/天气/战术对位/关键球员/战意…),每条仅呈现事实与数据,不给任何优劣判定;
    • 「八、风险与理性提醒」——中性风险提示,重申"不做赛果判断"。
    • demo_match.json 同步改为中性 factors 清单,移除 confidence 字段。
  • 升级自然语言交互(BUG 修复):report 原先只接受 --input match.json,但本说明承诺"分析一下 XX vs XX"可用。现新增 --match "A vs B" 参数:自动从 live_today.json / daily_sample.json 解析该场并生成单场报告;找不到时给出友好提示。已真机验证(命中 / 未命中两种情况)。
  • 分析素材供给升级(供彩民自行分析):报告模板新增 factors 字段渲染;并明确智能体出报告时应联网补齐并填充 factors(近期状态/交锋/伤停/主场/赛程密度/天气/战术对位/关键球员/战意),把"各种情况和细节"直接交到读者手里,而非替读者下结论。
  • 合规:本版删除了所有方向性结论表述,全量内容经 33 词禁词复扫零命中;综合信心/占优 类措辞已从产出模板移除。
  • 任务三·全网核实数据源与专家库刷新(2026-09 联网核实):
    • 数据源口径关键校正:FBref 已于 2026-01 失去 Opta 授权,进阶统计不再实时更新,已将其从"实时基线"降级为"历史/背景参考";实时判断改用 StatsBomb / Understat / Opta Analyst。references/data_sources.md §6 重排为「覆盖 / 获取方式 / 适合采集 / 2026 状态备注」四列,新增 Sofascore·WhoScored·FotMob·FootyStats·Opta Analyst·mplsoccer·IMPECT(Packing)·SkillCorner,并明确 football-data.co.uk 仅取赛程/赛果背景、不使用其衍生字段列。
    • 专家库补充 2026 活跃战术/数据写手:Liam Tharme、Thom Harris(The Athletic)、Duncan Alexander(Opta Analyst)、Adam Hurrey(Football Cliches);FBref 在数据方条目中标注「2026 起仅作历史背景」。
    • 指标词典新增:npxG(非点球机会质量)、xGOT/Post-shot xG(射后机会质量·门将)、xG Chain/xG Buildup(机会链)、Big Chances(大机会)、Packing(穿透)、定位球转化、主客场拆分趋势——全部为描述性维度,不指向单场赛果。
    • 合规:新增内容经 33 词禁词复扫零命中;全量表述维持"信息整理、不替读者下结论"定位。

v2.9.9 联网核实扩充(数据源 / 指标词典 / 专家库)

  • 数据源扩充(联网核实,信息整理用途):references/data_sources.md 新增「六、足球专项公开数据源」——系统梳理 2026 年仍可公开访问的足球数据源与获取方式:TheSportsDB(本 Skill 已接入)、football-data.org、api-football、FBref(与 StatsBomb 合作提供机会质量 xG/xA)、StatsBomb Open Data(事件级开源)、Understat(机会质量长期趋势)、Transfermarkt(身价/转会/伤停)、Opta·Stats Perform(行业基准底层来源)。每条标注覆盖、获取方式与「适合采集」用途,并明确采集纪律:进阶数据仅作描述性参考,不指向单场赛果。
  • 进阶指标词典(信息整理范畴):references/analysis_methodology.md 新增「八、足球进阶指标词典」——把 xG(机会质量)/ xGA(预期失球)/ PPDA(压迫强度)/ Field Tilt(场地倾斜)/ 有效控球·渐进传递 / 射正率·射门位置 / 实力评级(Elo·SPI)/ 主场优势 讲成大白话,帮助球迷用透明结构看懂比赛,明确「组合看才有意义、不替你下结论」。
  • 专家库扩充(分级):references/professional_analysis.md 第 6 节专家库新增「数据方」分级(Opta / StatsBomb / FBref / Understat,作为信息整理基线)与中文解说条目(詹俊 / 刘嘉远,知名解说·仅作视野补充),与既有 Michael Cox / Mark Carey / Tifo Football 等并列,按 tier 分级呈现、标注来源可信度。
  • 合规:本版仅扩充「信息去哪采、指标怎么读、专家怎么分级」三类文档,未引入任何指向单场赛果的结论性表述;全量扩展内容经 33 词禁词复扫零命中。

v2.9.8 足彩时间 BUG 修复(真实跑测发现并修复)

  • BUG(真实存在,已修复):scripts/live.py 三个足球数据源采集器(fetch_thesportsdb / fetch_football_data / fetch_api_football)把 UTC 换算出的北京时间错误塞进了 kickoff_local(报告里标注为"当地/场馆时间"),而 kickoff_actual(北京时间)字段从未赋值——导致报告「当地」栏显示北京时间、「北京时间」栏显示"待定",时间标注完全错乱(例如英超 UTC 19:00 被显示成当地 03:00、北京缺失)。
  • 修复:新增 LEAGUE_TZ 联赛→时区偏移表(含中欧/英国/美国/澳洲夏令时近似)与 _league_offset / _utc_to_local 助手;三个采集器现在分别正确输出 kickoff_actual(北京时间 = UTC+8)与 kickoff_local(按联赛时区的当地时间)。实测:英超 UTC 19:00 → 当地 20:00 / 北京 03:00;中超无时差两者一致;美职联当地 19:30 / 北京 07:30——均正确且「北京时间」不再"待定"。
  • 附带修复(出厂演示被覆盖):live.py 原先无条件把 live_today.json(出厂内置足球样例)覆盖为自动化拉取的稀薄样本(常是棒球 2~3 场),导致"足彩"开箱即变棒球。现加保护:仅当取到实质全量(_auto_thin=False)才回写 live_today.json;稀薄样本写入 live_runtime.json,不再销毁 curated demo。已用无网络模拟验证两条路径。
  • 合规:本版仅改时间换算与写入目标,未引入任何赛果判断/禁词。

v2.9.7 上架转化优化(封面/图标随包·SVG 合规)

  • 封面 assets/cover.svg 与图标 assets/icon.svg 由 png(二进制,被 SkillHub 拒绝)改为 SVG(纯文本),并打进同一技能包——实现"单包上传、零拆分、合规"。
  • 其余同 v2.9.6 的搜索曝光 / 首屏钩子优化保持不变。
  • 数据说明:本机无 SkillHub 后台连接器、本地无统计缓存,无法核实具体下载/调用数字;改进基于技能对外呈现的结构性漏斗(被看见→被点开→被复用)。

一、搜索曝光(最高杠杆、零风险)

  • description 重写为价值导向 + 真实搜索词开头:「一句话生成今日赛事全景报告 · 覆盖足球/篮球/NBA/英超/中超/欧冠等 13 类运动,阵型动画+球员聚焦+数据雷达……」——把用户真实会搜的词(今日赛事 / 足球 / 篮球 / NBA / 英超 / 中超 / 欧冠)前置,不再用"数据可视化/观赛辅助"这类抽象词。
  • tags 由抽象标签改为高频搜索词:今日赛事 / 足球 / 篮球 / NBA / 英超 / 中超 / 欧冠 / 数据可视化 / 观赛辅助 / 防骗打假。
  • display_name 改为口语化品牌名「球讯通·今日赛事全景助手」——列表里比 sports-data-analysis 更可读、更像"一个东西"。

二、列表视觉(封面 + 图标,解决"纯文字卡片点击率低")

  • 新增 assets/cover.svg(1200×675):深色体育品牌渐变 + 大字「球讯通」+ 样例赛事卡 + 数据雷达 + 「只整理·不荐单·防割韭菜」盾标,第一眼就传达"这是什么、为什么用"。
  • 新增 assets/icon.svg(512×512,圆角):足球 mark + 「球讯通」字标,作列表缩略图。
  • v2.9.7 起封面/图标改为 SVG(纯文本)并随技能包一同打包——SkillHub 禁止技能包内含二进制(png 被拒),SVG 是合规文本格式,可单包上传且不再触发"不支持的文件类型"。上架后在 SkillHub 控制台封面/图标字段上传同款 SVG 即可(如需位图,桌面另有 sports-data-analysis-cover.png/.icon.png 备用)。

三、首屏钩子(已在 v2.9.5 落地,本版强化对外表达)

  • 对外描述不再以"反诈骗"开场(那是信任资产不是欲望点),改为先给"今天有啥比赛、谁上场、怎么打",防骗盾作为差异化卖点后置,降低普通球迷的劝退感。

上架素材(随技能包内,SVG 纯文本合规):封面 assets/cover.svg、图标 assets/icon.svg 已打进 zip;技能包零二进制(无 png),可直接单包上传。 合规:封面/图标文案仅含"信息整理/不荐单/防割韭菜"等合规表述,无任何赛果判断/回报率/荐单类禁词。