football-betting-analysis

足球投注分析

1. 概述

足球赛前分析。接收自然语言查询，在 FlashScore MCP 中发现比赛， 运行预处理脚本 build_match_context.py，获取标准化的 JSON 上下文，并生成一份采用概率性措辞的 结构化报告。

仅适用于状态为 notstarted 和 inprogress 的比赛。 此技能不适用于状态为 finished 的比赛。

模型不会直接调用端点（比赛发现除外）。 它接收的是已清理、标准化并汇总到 final_context 中的数据。

分析是对现有证据的解读，不是投注推荐。 不构成保证。始终使用“可能”“信号”“表明”等措辞。 切勿使用“将会获胜”“稳了”“大球肯定能打出”等说法。

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2. 何时使用 / 何时不使用

适用场景：

• 用户要求分析一场具体足球比赛的赛前情况。
• 比赛处于 notstarted 状态。

不适用场景：

• 比赛已经处于 finished 状态 → 此技能不适用。
• 查询针对某个没有具体比赛的赛事或球队 → 无法进行分析。可以提议搜索该球队的近期比赛。
• 无法生成 final_context。

架构说明： 此版本不具备基于机器学习模型的预测能力。 预测层采用赔率驱动的设计——数值概率仅来自赔率。指标只会影响置信度，不会生成 百分比。

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3. 数据来源 — FlashScore MCP

使用的端点

端点	用途
Get_Match_Details	完整赛事信息 + 赔率
Get_Match_H2H	交锋记录
Get_Match_Stats	并行调用历史记录中的每场比赛（matches[i]）——仅用于构建聚合的 form.advanced
Get_Match_Lineups	若有阵容则获取阵容 + missingPlayers，其中包含球员姓名和缺阵原因
Get_Team_Results	比赛发现（备用）+ 球队战绩历史
Get_Team_Fixtures	比赛发现（主要）——球队近期比赛
Get_Tournament_Standings	赛事中的状态/排名背景
Get_Match_Standings_OverUnder	大小球排名
Get_Tournament_Top_Scorers	赛事射手榜
Get_Match_Standings_Form	本场比赛中的近期状态

FlashScore 中不存在的内容（绝不可编造）

不存在的内容	后果
赛前确认的阵容	Get_Match_Lineups 端点存在，但确认的阵容可能尚不可用。阵容可能为空。不要编造阵容。如果 predictedLineups 可用，则使用它——脚本会自动处理。
赛前历史伤病记录	API 中不存在。不要编造。
Get_Match_Lineups 中没有数据的 missingPlayers	如果端点未提供该数据 → 不要编造原因或球员。

build_match_context.py 中 normalize_lineups 的行为：

脚本按两个优先级处理阵容：

1. 如果存在 startingLineups（已确认的官方阵容）：

   • starting_lineups — 已确认的首发阵容 [API]
   • missing_players — 缺席球员及原因 [API]
   • substitutes — 可用替补 [API]
   • predicted_lineups → 空
   • unsure_missing — 空

2. 如果不存在 startingLineups，但存在 predictedLineups（预测／未确认的阵容）：

   • unsure_missing — 缺席情况尚未确认的球员 [API]
   • missing_players → 缺席球员及原因 [API]
   • predicted_lineups — 预测阵容 [API]
   • starting_lineups → 空
   • substitutes → 空

注意： 即使不存在已确认阵容，Get_Match_Lineups 也可能提供 missingPlayers（姓名 + 原因）。如果有该数据，请使用。

分析中各信号的来源：

标签	含义
[API]	直接来自 FlashScore MCP 端点的数据
[ODDS]	根据市场赔率计算
[IND]	根据 API 数据计算的指标
[N/A]	API 中没有该数据

---

4. 分析流程

4.1 查询解析

从自然语言查询中提取：

{
  home_team:  string,      // equipo mencionado primero
  away_team:  string,       // equipo mencionado segundo (o null si solo uno)
  date_from:  ISO 8601,    // fecha inicio del rango
  date_to:    ISO 8601,    // fecha fin del rango
  league:     string|null,  // competición mencionada (o null)
  analysis_mode: "prematch"  // único modo soportado
}

解析规则：

情况	规则
用户说“今天”	date_from = hoy，date_to = hoy
用户说“明天”	date_from = mañana，date_to = mañana
用户说“这个周末”	date_from = viernes，date_to = domingo
用户说“这周”但未指定日期	date_from = lunes，date_to = domingo
只提到一支球队	搜索该球队在 7 天范围内的下一场比赛
带重音符号的名称（“Atletico”、“Inter”）	搜索前去除重音符号进行规范化
部分名称（“Barça”、“Atleti”）	对结果中的 home_team/away_team 进行模糊匹配
提到赛事（“la league”、“champions”）	搜索后按 league_id 筛选

| status = "notstarted" | analysis_mode = "prematch" → 继续 | | status = "inprogress" | → 继续进行实时分析。 | | status = "finished" | → 不适用。通知用户。 |

如果只匹配到一支球队，但对手有多个候选项： → 必须澄清。询问：“你想查 [球队] 对阵 [候选 A]，还是对阵 [候选 B]？”

4.2 比赛发现（阶段 1 — 只有此阶段直接使用 MCP）

步骤 1 — 通过球队搜索 API 搜索：

1. Normalizar nombres de ambos equipos (minúsculas, sin acentos, sin puntos)
2. Usar la API de búsqueda:
   GET https://s.livesport.services/api/v2/search/?q=<query>&lang-id=13&type-ids=1,2,3,4&project-id=202&project-type-id=1
3. Filtrar resultados: sport.id=1 (fútbol), type.id=2 (Team)
4. Retorna: team_id, name, url, country, country_id
   → Si 1 resultado: proceed con ese team_id
   → Si >1 resultado: clarificación obligatoria ("¿Buscás [equipo A] o [equipo B]?")
   → Si 0 resultados: ir a paso 5 (fallback a /data/main_teams.csv)

搜索 API 的规范化规则：

• 转为小写
• 去除重音符号：á→a、é→e、í→i、ó→o、ú→u
• 去除句点：“Atl.” → “Atl”
• 去除多余空格

步骤 2 — 在 /data/main_teams.csv 中查找球队（回退方案）：

5. Si no se encontró el equipo en la API, buscar en /data/main_teams.csv:
   Normalizar nombres (mismas reglas que arriba)
6. Buscar match exacto en /data/main_teams.csv después de normalizar
   → Si 1 resultado: proceed
   → Si >1 resultado: clarificación obligatoria
7. Si 0 resultados exactos: intentar substring match
   → Si 1 resultado: proceed
   → Si >1 resultado: clarificación obligatoria
8. Si 0 resultados: buscar coincidencias cercanas (similitud string)
   → Calcular similaridad entre nombre buscado y todos los nombres en /data/main_teams.csv
   → Si hay candidatos con similitud ≥ umbral (ej: Levenshtein ratio ≥ 0.6):
      → Si 1 candidato cercano: "¿Quisiste decir [nombre]?"
      → Si >1 candidatos: mostrar top 3: "¿Buscás alguno de estos? [A], [B], [C]"
   → Si ningún candidato cercano: "No encontré '[equipo]'. Verificá el nombre."

推荐相近候选项：

• 相似度阈值：比率 ≥ 0.6（Levenshtein 或类似算法）
• 按相似度降序显示最多 3 个候选项
• 推荐中包含 CSV 中的原始名称（未经规范化）

步骤 3 — 在 fixtures 中按重叠进行搜索：

 9. Get_Team_Fixtures(team_id_home, page=1)
10. Get_Team_Fixtures(team_id_away, page=1)
11. Filtrar fixtures del rango date_from..date_to
12. Buscar partido donde home_team_id o away_team_id de un fixture
    coincida con el team_id del otro equipo (overlap)
    → Si 1 resultado: proceed
    → Si >1 resultado: priorizar por fecha más cercana al rango solicitado
    → Si 0: ir a paso 4

步骤 4 — 回退到 results：

13. Get_Team_Results(team_id_home, page=1)
14. Get_Team_Results(team_id_away, page=1)
15. Buscar overlap (misma lógica que fixtures)
    → Si 1 resultado: proceed
    → Si >1: priorizar por fecha más cercana
    → Si 0: "No encontré el partido [Home] vs [Away] en las fechas indicadas."

步骤 5 — 验证并提取：

16. Verificar estado del evento:
    → status = "notstarted" → proceed con análisis pre-partido
    → status = "inprogress" → proceed con análisis en vivo
    → status = "finished" → "El partido ya finalizó. Esta skill es solo pre-partido y en vivo."
17. Extraer IDs:
    → event_id = del evento encontrado
    → home_team_id = del equipo local
    → away_team_id = del equipo visitante

存在多个候选项时的优先级：

1. 如果用户提到了联赛 → 优先选择该联赛。
2. 如果用户提到了确切日期 → 只考虑该日期。
3. 如果两支球队组合起来恰好有 1 场比赛 → 使用该比赛。
4. 如果同一支球队有多场比赛 → 优先选择时间上最接近查询日期范围的比赛。 这样可以避免不必要的澄清。
5. 否则，必须澄清。

4.3 预处理（阶段 2 — build_match_context.py）

这是获取分析数据的唯一方式。不要直接使用 MCP 端点获取比赛数据。

python scripts/build_match_context.py <event_id> <home_team_id> <away_team_id>

脚本的作用：

1. 在内部调用所有 FlashScore 端点
2. 根据两支球队的结果历史构建 H2H
3. 汇总状态历史（GF、GC、Over、BTTS、主场/客场拆分）— form.basic
4. 从 Get_Match_Lineups 提取并规范化缺席信息
5. 验证实际存在的赔率市场，并屏蔽不存在的市场
6. 整合历史中每场比赛的高级统计数据（射门、控球率、xG 等）— 仅用于构建 form.advanced（最终 JSON 中不输出单场数据）
7. 按球队汇总历史球员统计数据（player_stats.as_historical_home/away）
8. 纳入赛事背景（排名、状态、大小球排名）
9. 发出一致性警告
10. 将所有信息整合到一个 JSON 中（final_context）

脚本输出 — final_context：

{
  "meta": {
    event_id, home_team_id, away_team_id, generated_at
  },
  "match": {
    event_id,
    home_team: { id, name, event_participant_id },
    away_team: { id, name, event_participant_id },
    tournament: { id, stage_id, name },
    country, referee, timestamp, datetime, status,
    scores: {
      home, away,
      home_total, away_total,
      home_1st_half, away_1st_half,
      home_2nd_half, away_2nd_half,
      home_extra_time, away_extra_time,
      home_penalties, away_penalties
    },
    "lineups": {
      home: {
        formation,              // formación reportada (de predictedFormation)
        lineup_count,           // cantidad de jugadores en alineación
        // -- Si hay alineaciones oficiales (startingLineups existe): --
        starting_lineups: [...],       // alineación titular oficial [API]
        missing_players: [...],        // jugadores ausentes con motivo [API]
        substitutes: [...],            // sustitutos disponibles [API]
        predicted_lineups: [],        // vacío
        unsure_missing: [],           // vacío
        // -- Si NO hay oficiales pero hay predicción (predictedLineups): --
        starting_lineups: [],          // vacío
        missing_players: [],           // vacío
        substitutes: [],               // vacío
        predicted_lineups: [...],      // alineación predicha [API]
        unsure_missing: [...],         // ausencias no confirmadas [API]
      },
      away: { formation, lineup_count, starting_lineups, missing_players, substitutes, predicted_lineups, unsure_missing },
      warnings: string[] | null
    },
    "preview": string | null,  // texto de previa del partido — web scraping de FlashScore (DOM o contentParsed embebido)
    // --- inprogress or finished only ---
    "summary": object | null,    // eventos clave del partido (goles, tarjetas, etc.) [API]
    "commentary": object | null, // narración minuto a minuto [API]
    "match_stats": object | null, // estadísticas del partido (posesión, tiros, xG, etc.) [API]
    "player_stats": object | null, // stats de jugadores del partido actual [API]
    "live_analysis": {           // solo para status = "inprogress"
      total_goals_over_25: { probability, signal, confidence },
      total_goals_under_25: { ... },
      btts_yes: { ... },
      btts_no: { ... },
      next_goal_home: { ... },
      next_goal_away: { ... },
      next_goal_no_more: { ... },  // explicit class — no more goals in the match
      next_corner: { lean, signal, confidence, mode: "signal_only" },
      total_cards: { lean, signal, confidence, mode: "signal_only" },
      1x2_final: { probabilities: { home, draw, away }, model_version, calibrated, inputs_quality, top_factors, prematch_source, confidence, warnings },
      match_minute: int,
      current_score: { home: int, away: int },
      warnings: []
    } | null,
    warnings: string[] | null
  },
  "odds": {
    available_markets: string[],
    odds_home, odds_draw, odds_away,
    odds_over_25, odds_under_25,
    odds_btts_yes, odds_btts_no,
    warnings: string[]
  },
  "implied_probs": {
    prob_home, prob_draw, prob_away,
    prob_over_25, prob_btts_yes
  },
  "h2h": {
    total_matches,
    home_team_wins,   // partidos ganados por el equipo local del análisis
    away_team_wins,   // partidos ganados por el equipo visitante del análisis
    draws,
    home_team_goals_for,   // goles anotados por el equipo local del análisis en H2H
    away_team_goals_for,   // goles anotados por el equipo visitante del análisis en H2H
    total_goals, both_teams_scored,
    matches: [{
      match_id, timestamp,
      home_score, away_score,
      home_team, away_team,
      tournament_id, tournament_name,
      team_is_home, opponent
    }],
    basic_stats: {               // stats básicos del historial H2H
      // home_team = stats of the team that IS home in the CURRENT match (Bayern)
      // away_team = stats of the team that IS away in the CURRENT match (Real Madrid)
      // form_string/points/home_ppg/away_ppg excluded — not meaningful in h2h context
      home_team: {
        wins, losses, draws,
        gf_avg, gc_avg, total_goals
      },
      away_team: {
        wins, losses, draws,
        gf_avg, gc_avg, total_goals
      },
      both_teams_scored,
      over_25_freq, btts_freq,
      total_matches,
      total_goals
    },
    advanced_stats: {             // stats agregadas del historial (de advanced_stats de cada match)
      // For home_team_results / away_team_results: same flat structure
      // For h2h: split by current-match home/away identity
      // Each sub-dict has: { overall: {...}, first_half: {...}, second_half: {...} }
      home_team: {
        overall: { attack: {...}, defense: {...}, control: {...}, set_pieces_and_territory: {...}, discipline: {...}, duels_and_defending: {...}, efficiency: {...}, derived: {...} },
        first_half: { /* mismo formato que overall */ },
        second_half: { /* mismo formato que overall */ }
      },
      away_team: {
        overall: { attack: {...}, defense: {...}, control: {...}, set_pieces_and_territory: {...}, discipline: {...}, duels_and_defending: {...}, efficiency: {...}, derived: {...} },
        first_half: { /* mismo formato que overall */ },
        second_half: { /* mismo formato que overall */ }
      }
    },
    home_team_player_stats: {
      general: { minutes_total, goals_total, assists_total, shots_total, shots_on_target_total, key_passes_total, tackles_won_total, interceptions_total, ball_recoveries_total, yellow_cards_total, red_cards_total, goals_per_90, assists_per_90, shots_per_90, position_distribution, in_base_lineup_count, substitute_count },
      individual: {
        [player_name]: {
          "position": "Goalkeeper" | "Defender" | "Midfielder" | "Forward" | "Unknown",
          offense:    { GOALS, EXPECTED_GOALS, ASSISTS_GOAL, EXPECTED_ASSISTS, SHOTS_TOTAL, SHOTS_ON_TARGET, BIG_CHANCES_CREATED, BIG_CHANCES_MISSED },
          creation:   { KEY_PASSES, FINAL_THIRD_ENTRIES_TOTAL, BOX_ENTRIES, THROUGH_BALLS },
          possession: { TOUCHES_TOTAL, MATCH_MINUTES_PLAYED, PASSES_TOTAL },
          defense:    { DUELS_WON, DUELS_TOTAL, DUELS_EFFICIENCY, TACKLES_WON, INTERCEPTIONS, BALL_RECOVERIES },
          efficiency: { PASSES_ACCURACY, LONG_BALLS_ACCURACY, CROSSES_ACCURACY, DRIBBLES_EFFICIENCY },
          discipline: { FOULS_COMMITTED, FOULS_SUFFERED, CARDS_YELLOW, CARDS_RED, TURNOVERS, ERRORS_LEAD_TO_SHOT, ERRORS_LEAD_TO_GOAL },
          goalkeeping:{ SAVES_TOTAL, GOALS_CONCEDED, GOALS_PREVENTED, EXPECTED_GOALS_ON_TARGET_FACED, BIG_CHANCES_SAVED },
          derived:    { xg_per_shot, goals_minus_xg, xa_minus_assists, duels_win_pct, actions_per_90 }
        }, ...
      }
    },
    away_team_player_stats: { /* misma estructura */ },
    warnings: string[]
  },
  "home_team_results": {
    matches: [{
      match_id, timestamp,
      goals_for, goals_against, total_goals, both_teams_scored,
      tournament_id, tournament_name,
      team_is_home, opponent
    }],
    basic_stats: {               // stats básicos del historial
      all_matches, form_string, points,
      home_gf_avg, home_gc_avg,
      over_25_freq, btts_freq,
      home_ppg, home_gf_avg, home_gc_avg,
      away_ppg, away_team_gf_avg, away_team_gc_avg,
      total_matches, wins, draws, losses,
      goals_for, goals_against, total_goals, both_teams_scored
    },
    advanced_stats: {            // stats agregadas del historial (de advanced_stats de cada match)
      overall: {
        attack: {
          goals_for_avg, xg_for_avg, xgot_for_avg, xa_for_avg,
          shots_for_avg, shots_on_target_for_avg, shots_off_target_for_avg,
          blocked_shots_for_avg, shots_inside_box_for_avg, shots_outside_box_for_avg,
          big_chances_for_avg, touches_in_opposition_box_avg, hit_woodwork_avg
        },
        defense: {
          goals_against_avg, xg_against_avg, xgot_faced_avg,
          shots_against_avg, shots_on_target_against_avg, shots_off_target_against_avg,
          blocked_shots_against_avg, shots_inside_box_against_avg, shots_outside_box_against_avg,
          big_chances_against_avg, touches_in_opposition_box_against_avg,
          goalkeeper_saves_avg, errors_leading_to_shot_avg, errors_leading_to_goal_avg, goals_prevented_avg
        },
        control: {
          possession_avg, passes_accuracy_avg, passes_completed_avg, passes_attempted_avg,
          long_pass_accuracy_avg, long_passes_completed_avg, long_passes_attempted_avg,
          final_third_pass_accuracy_avg, final_third_passes_completed_avg, final_third_passes_attempted_avg,
          accurate_through_passes_avg
        },
        set_pieces_and_territory: {
          corners_for_avg, corners_against_avg, offsides_for_avg, offsides_against_avg,
          free_kicks_for_avg, free_kicks_against_avg, throw_ins_for_avg, throw_ins_against_avg,
          cross_accuracy_avg, crosses_completed_avg, crosses_attempted_avg
        },
        discipline: {
          yellow_cards_avg, red_cards_avg, cards_total_avg, fouls_committed_avg
        },
        duels_and_defending: {
          tackles_success_pct_avg, tackles_won_avg, tackles_attempted_avg,
          duels_won_avg, clearances_avg, interceptions_avg
        },
        efficiency: {
          shot_accuracy_pct, goal_conversion_pct, big_chance_conversion_pct,
          xg_per_shot, shots_on_target_faced_per_goal_against, save_pct,
          finishing_overperformance, conceding_overperformance
        },
        derived: {
          xg_balance_avg, xg_ratio, shots_share, shots_on_target_share,
          big_chances_balance_avg, corners_balance_avg, discipline_balance_avg
        }
      },
      first_half: { /* mismo formato que overall */ },
      second_half: { /* mismo formato que overall */ },
      warnings: []
    },
    player_stats_as_home: {
      general: { minutes_total, goals_total, assists_total, shots_total, shots_on_target_total, key_passes_total, tackles_won_total, interceptions_total, ball_recoveries_total, yellow_cards_total, red_cards_total, goals_per_90, assists_per_90, shots_per_90, position_distribution, in_base_lineup_count, substitute_count },
      individual: {
        [player_name]: {
          "position": "Goalkeeper" | "Defender" | "Midfielder" | "Forward" | "Unknown",
          offense:    { GOALS, EXPECTED_GOALS, ASSISTS_GOAL, EXPECTED_ASSISTS, SHOTS_TOTAL, SHOTS_ON_TARGET, BIG_CHANCES_CREATED, BIG_CHANCES_MISSED },
          creation:   { KEY_PASSES, FINAL_THIRD_ENTRIES_TOTAL, BOX_ENTRIES, THROUGH_BALLS },
          possession: { TOUCHES_TOTAL, MATCH_MINUTES_PLAYED, PASSES_TOTAL },
          defense:    { DUELS_WON, DUELS_TOTAL, DUELS_EFFICIENCY, TACKLES_WON, INTERCEPTIONS, BALL_RECOVERIES },
          efficiency: { PASSES_ACCURACY, LONG_BALLS_ACCURACY, CROSSES_ACCURACY, DRIBBLES_EFFICIENCY },
          discipline: { FOULS_COMMITTED, FOULS_SUFFERED, CARDS_YELLOW, CARDS_RED, TURNOVERS, ERRORS_LEAD_TO_SHOT, ERRORS_LEAD_TO_GOAL },
          goalkeeping:{ SAVES_TOTAL, GOALS_CONCEDED, GOALS_PREVENTED, EXPECTED_GOALS_ON_TARGET_FACED, BIG_CHANCES_SAVED },
          derived:    { xg_per_shot, goals_minus_xg, xa_minus_assists, duels_win_pct, actions_per_90 }
        }, ...
      }
    },
    player_stats_as_away: { /* misma estructura */ },
    warnings: string[] | null
  },
  "away_team_results": {
    matches: [{
      match_id, timestamp,
      goals_for, goals_against, total_goals, both_teams_scored,
      tournament_id, tournament_name,
      team_is_home, opponent
    }],
    basic_stats: {               // stats básicos del historial
      all_matches, form_string, points,
      home_gf_avg, home_gc_avg,
      over_25_freq, btts_freq,
      home_ppg, home_gf_avg, home_gc_avg,
      away_ppg, away_team_gf_avg, away_team_gc_avg,
      total_matches, wins, draws, losses,
      goals_for, goals_against, total_goals, both_teams_scored
    },
    advanced_stats: {            // stats agregadas del historial (de advanced_stats de cada match)
      overall: { /* mismo formato que en home_team_results */ },
      first_half: { /* mismo formato */ },
      second_half: { /* mismo formato */ },
      warnings: []
    },
    player_stats_as_home: {
      general: { minutes_total, goals_total, assists_total, shots_total, shots_on_target_total, key_passes_total, tackles_won_total, interceptions_total, ball_recoveries_total, yellow_cards_total, red_cards_total, goals_per_90, assists_per_90, shots_per_90, position_distribution, in_base_lineup_count, substitute_count },
      individual: {
        [player_name]: {
          "position": "Goalkeeper" | "Defender" | "Midfielder" | "Forward" | "Unknown",
          offense:    { GOALS, EXPECTED_GOALS, ASSISTS_GOAL, EXPECTED_ASSISTS, SHOTS_TOTAL, SHOTS_ON_TARGET, BIG_CHANCES_CREATED, BIG_CHANCES_MISSED },
          creation:   { KEY_PASSES, FINAL_THIRD_ENTRIES_TOTAL, BOX_ENTRIES, THROUGH_BALLS },
          possession: { TOUCHES_TOTAL, MATCH_MINUTES_PLAYED, PASSES_TOTAL },
          defense:    { DUELS_WON, DUELS_TOTAL, DUELS_EFFICIENCY, TACKLES_WON, INTERCEPTIONS, BALL_RECOVERIES },
          efficiency: { PASSES_ACCURACY, LONG_BALLS_ACCURACY, CROSSES_ACCURACY, DRIBBLES_EFFICIENCY },
          discipline: { FOULS_COMMITTED, FOULS_SUFFERED, CARDS_YELLOW, CARDS_RED, TURNOVERS, ERRORS_LEAD_TO_SHOT, ERRORS_LEAD_TO_GOAL },
          goalkeeping:{ SAVES_TOTAL, GOALS_CONCEDED, GOALS_PREVENTED, EXPECTED_GOALS_ON_TARGET_FACED, BIG_CHANCES_SAVED },
          derived:    { xg_per_shot, goals_minus_xg, xa_minus_assists, duels_win_pct, actions_per_90 }
        }, ...
      }
    },
    player_stats_as_away: { /* misma estructura */ },
    warnings: string[] | null
  },
  "standings": {
    teams: { [team_id]: { position, name, points, wins, draws, losses, goals, goal_difference } },
    warnings: string[] | null
  },
  "overunder_standings": {
    teams: { [team_id]: { over, under, average_goals } },
    warnings: string[] | null
  },
  "form_standings": {
    teams: { [team_id]: { points, form_string } },
    warnings: string[] | null
  },
  "top_scorers": {
    home_scorers: [{ name, player_id, team, goals, assists }],
    away_scorers: [...],
    warnings: string[] | null
  },
  "tournament_top_scorers": {
    home_scorers: [...],
    away_scorers: [...],
    warnings: string[] | null
  }
}

脚本使用规则：

• 模型收到 final_context 后，不再调用 MCP 端点。
• 分析所用的所有数据都来自 JSON。
• 如果脚本发出警告 → 模型必须予以考虑，不能与警告相矛盾。
• 如果 JSON 将某项标记为 [N/A] → 模型应使用 [N/A]，不能尝试推断该数据。
• 脚本是确定性的：给定相同的输入，始终会产生相同的输出。
• 除了解释其含义外，模型不得重新计算或重新解读已规范化的数据。

如果脚本失败或无法运行： →“无法生成比赛背景。无法进行分析。”

---

5. 8 个层面 — 精确定义

每个层面包含：输入、计算、必需输出、降级处理。

---

层面 1 — 基础背景

输入： odds_home、odds_draw、odds_away、odds_over_25、 odds_btts_yes。

计算：

• 市场隐含概率：1 / odds
• Over 2.5 隐含概率：1 / odds_over_25
• BTTS 隐含概率：1 / odds_btts_yes
• 倾向：明显热门（>60%）、稍占优势（50-60%）、势均力敌（<50%）

必需输出：

## 1. Contexto del Partido
- Partido: [Home] vs [Away]
- Competición: [Liga]
- Fecha/hora: [ISO 8601]
- Estado: [notstarted/inprogress]
---
Mercado dice [ODDS]:
- [Home]: [prob]% | Draw: [prob]% | [Away]: [prob]%
- Over 2.5: [cuota] → prob implícita [prob]%
- BTTS: [cuota] → prob implícita [prob]%
---
Indicadores históricos [IND]:
- Indicadores favorecen: [Home/Away/Equilibrado]
- Soporte histórico: [bajo/medio/alto]
Mercado vs datos: [alineados/parcialmente alineados/en conflicto] — [explicación breve]

降级处理：

• 如果没有赔率 → 不比较市场与指标的差异。仅在有赔率时使用。
• 如果两者都没有 → 层面 1 严重降级。

postmatch 输出：

Mercado esperaba [ODDS]:
- [Home]: [prob]% | Draw: [prob]% | [Away]: [prob]%
- Over 2.5: [cuota] → prob implícita [prob]%
- BTTS: [cuota] → prob implícita [prob]%

Resultado vs expectativa [ODDS]/[IND]:
- El resultado [fue alineado / parcialmente alineado / sorpresivo] con las probabilidades del mercado

---

层面 2 — 球队描述

输入： Get_Team_Results（历史记录）、Get_Match_H2H、Get_Tournament_Standings（如适用）、final["preview"]（网页抓取 — FlashScore 上的赛前预览文本）。

计算：

• 最近 N 场积分：根据球队赛果计算
• 状态：近期赛果（W/D/L）
• 平均进球数：goals_scored / matches_played 和 goals_conceded / matches_played
• Over 2.5 频率：统计最近 N 场中总进球数 > 2.5 的场次
• BTTS 频率：统计最近 N 场中双方均有进球的场次
• 画像：根据创造的进球与实际进球情况判断（超预期/低于预期）
• H2H：如果存在，则取自 Get_Match_H2H

必需输出：

## 2. [Qué Viene Pasando / Lo Que Está Pasando]

[Adaptar según estado del partido:]
- status = notstarted → "Qué Viene Pasando"
- status = inprogress → "Lo Que Está Pasando" + marcador actual + minuto
- status = finished → "Lo Que Pasó"

[Home] [IND] [marcador si inprogress]:
  Forma: [form_string] — [pts] pts / [N] pts posibles
  Goles: [home_gf_avg]/[home_gc_avg]
  Over 2.5: [X/N] | BTTS: [X/N] (si hay datos)
  En casa: [home_ppg] ppg | [home_goals]GF / [home_goals]GC
  Perfil: [ofensivo/conservador/equilibrado/inestable]

[ away ] [IND]:
  [mismo formato]

H2H [IND]: [X]PJ — [home_team_wins]V-local [draws]E [away_team_wins]V-visitante | goles local [home_team_goals_for] / visitante [away_team_goals_for]
  [score reciente 1]
  [score reciente 2]

Nota: [si la forma se extrajo solo del evento actual (N=1), indicarlo]

[Para notstarted]: Previa del partido [IND]: [texto de previa de FlashScore — si no disponible: "Previa no disponible [N/A]"]
[Para inprogress]: Eventos recientes: [resumen de últimos eventos del partido — de summary.events]
[Para finished]: Resultado final: [home] [H] - [A] [away] | [marcador final]
[Para postmatch — analysis_mode = "postmatch"]:
  El resultado [confirma/rompe] la tendencia reciente de cada equipo
  Resultado vs forma: [el partido fue consistente/inconsistente con la forma previa]

**Nota:** La previa del partido debe ser concisa. Si excede 3-4 oraciones, resumir los puntos más relevantes para el análisis.

降级处理：

• 如果 home_form 为空 → 仅列出可用的 H2H。状态 = N/A。
• 如果没有 H2H → 省略 H2H 部分。
• 如果样本量 N < 5，始终附上说明。
• 如果没有 preview → 使用文本“赛前预览不可用 [N/A]”。
• 如果 status = inprogress → 使用“正在发生的情况”，并注明比分和当前分钟数。
• 如果 status = finished → 使用“比赛回顾”，并注明最终比分。
• 如果 analysis_mode = "postmatch"：加入结果与赛前状态及赛前赔率的比较。

---

层面 3 — 关键人物

通用规则（新增）： 层面 3 = 仅包含事实 + 最少背景信息。不作解读、不赋予权重、不下结论、不使用因果性措辞。

Capa 3 NO puede contener:
- conclusiones
- inferencias
- lenguaje causal ("porque", "esto implica", "esto sugiere")

Solo descripción estructurada de datos.

唯一问题： 有什么？（不是：这意味着什么？）

双路径逻辑（始终尝试两条路径）：

• 通道 A： Get_Match_Player_Stats → 个人数据（进球、助攻、射门等）
• 通道 B： Get_Match_Lineups → missingPlayers（姓名 + 缺席原因）

如果通道 A 失败，但通道 B 返回了 missingPlayers → 使用通道 B。 如果两者都失败 → 使用降级层，并标记为 [N/A]。

---

通道 A — Get_Match_Player_Stats 的直接输入： goals、assists、shots、shots_on_target、key_passes、 tackles_won、interceptions、ball_recoveries、yellow_cards、 red_cards、minutes。

规则 — 禁止使用启发式公式：

• 不使用权重（0.3、0.5 等），也不使用自行设计的归一化方法。
• 不计算“影响力评分”“进攻影响力”或任何综合指标。
• **允许：**直接按单项指标排名（进球更多、关键传球更多等）。
• **依赖性：**直接计算球员进球数／产出占球队总量的比例。

**规则（新增）：**第 3 层的输出必须纯粹描述事实。不得包含“这会影响球队”“这是关键损失”“进攻火力下降”等表述。所有解读都放在第 5 层。

每位球员的输出（直接数据，不使用公式）：

[Jugador X] ([pos]):
  Producción:
  - Goles: X
  - Asistencias: X

  Volumen ofensivo:
  - Tiros: X (X a puerta)

  Creación:
  - Pases clave: X

  Disciplina:
  - Amarillas: X | Rojas: X

每队 Top N（按指标直接排名，不使用综合评分）：

Top generadores de gol [IND]:
1. [Jugador A] — [X] goles
2. [Jugador B] — [X] goles

Top creadores [IND]:
1. [Jugador A] — [X] pases clave
2. [Jugador B] — [X] pases clave

进攻依赖性：

• 计算：(球员进球数 / 球队总进球数) * 100
• 阈值：>40% → “进攻依赖性高 [IND]”
• 如果某队超过 50% 的产出来自单一球员 → 发出提醒。

---

通道 B — Get_Match_Lineups 的数据来源：

脚本 build_match_context.py 按两个优先级处理阵容（定义于 normalize_lineups）：

• 级别 1 — 官方阵容（存在 startingLineups）：

  • missing_players：缺席球员列表，包含 name、player_id、reason、country [API]
  • substitutes：可用替补 [API]
  • starting_lineups：官方首发阵容 [API]
  • predicted_lineups：空
  • unsure_missing：空

• 级别 2 — 预测阵容（不存在 startingLineups，但存在 predictedLineups）：

  • unsure_missing：缺席情况尚未确认的球员 [API]
  • predicted_lineups：预测阵容 [API]
  • missing_players：空
  • substitutes：空
  • starting_lineups：空

如果 missing_players 中包含缺席球员，请按照下文定义的缺席级别进行报告。

缺席级别（按深度递增）：

1. **已观察到的缺席 [API]：**姓名 + API 返回的原因（Injury、Inactive、Leg Injury 等）。仅报告 API 指明的内容。

2. **有背景信息的缺席 [IND]：**如果该球员还出现在 Get_Tournament_Top_Scorers 中，或在此前比赛的 Get_Team_Results 或 Get_Match_Player_Stats 中被列为相关得分手／进攻组织者 → 标注为：“[球员] 缺席 — 已记录为本届赛事的得分手／顶尖球员 [IND]。”仅报告事实，不解读影响。

3. **影响力不确定 [N/A/IND]：**如果球员缺席，但没有足够证据估算其重要性 → 标注为“无法准确量化其影响力 [N/A]”。绝不臆测影响。

仅使用通道 B 时的规则：

• 缺席情况没有额外背景信息（未显示为相关得分手，也没有排名佐证）→ 作为简单的观察事实报告 [API]。
• 不计算每位缺席球员会让球队实力下降多少。
• 不估算损失的进球数，也不估算受影响的进球概率。
• 可以将同一球队的多人缺席作为背景观察提及（这会降低对球队表现上限的判断确定性），但不得编造数字。

必需输出：

## 3. Protagonistas

[Carril A — Si hay player-stats:]
[Jugador] ([pos]):
  Producción:
  - Goles: X
  - Asistencias: X
  Volumen ofensivo:
  - Tiros: X (X a puerta)
  Creación:
  - Pases clave: X
  Disciplina:
  - Amarillas: X | Rojas: X

[Top del partido]

Dependencia ofensiva:
- [Equipo]: [jugador] → [X]% de los goles del equipo [IND]

[Carril B — Si hay missingPlayers sin player-stats:]
Ausencias observadas [API]:
- [Equipo]: [Jugador] — [motivo de la API]
- [Equipo]: [Jugador] — [motivo de la API]

[Si hay ausencia contextualizada:]
- [Equipo]: [Jugador] — ausente [IND] — [goleador/top scorer del torneo / pieza habitual]

Lectura contextual [IND]:
- [Equipo] llega con [X] bajas registradas en la API.
- La influencia de las ausencias se considera [alta/moderada/baja] solo si coincide con
  otras señales disponibles (producción en排行榜, dependencia ofensiva, ranking histórico, etc.).
- Influencia no cuantificable con precisión [N/A]: [jugador(es)].

[Si commentary disponible Y coincide con indicadores:]
Patrón de estilo observado: [descripción]

[Si commentary disponible pero NO coincide con indicadores:]
Patrón de estilo: [N/A] — dato observacional no respaldado por stats.

降级：

• 如果既没有 player-stats，也没有 missingPlayers → “无可用的主角数据 [N/A] — 降级层。不要虚构球员或缺席情况。”
• 如果只有 missingPlayers（通道 B）→ 通道 A 层 = N/A；通道 B 层按上文定义的缺席等级处理。
• 如果两者都有 → 使用通道 A，并将通道 B 作为补充。
• 如果 analysis_mode = "postmatch"：以 player_stats 为主要来源，summary.events 为次要来源，commentary 为第三层辅助来源——仅用于描述比赛过程，绝不用于虚构结构性优势。如果没有 player_stats，但有 summary.events → 基于赛事描述比赛进程。

---

第 4 层 — 综合指标

规则（新增）： 第 4 层可以列出指标，但不能解释它们为何重要。

层	作用
4	衡量
5	解释

唯一问题： 有多少？（不是：为何重要？）

Capa 4 NO puede contener:
- conclusiones
- inferencias
- lenguaje causal ("porque", "esto implica", "esto sugiere")
- "esto favorece a X"
- "esto indica partido abierto"

Solo descripción estructurada de datos comparables entre equipos.

输入： 球队历史数据（home_team_results、away_team_results、h2h）、赔率。

计算：

• 进攻优势：两队平均进球数之差
• 防守脆弱性：客队失球数 / 已踢比赛场次
• 状态差距：两队最近 N 场的积分
• 主客场差距：主场 PPG 与客场 PPG
• Over 2.5 风险：两队 Over 频率的平均值
• BTTS 风险：两队 BTTS 频率的平均值
• 纪律性：两队的平均黄牌数（来自 Get_Match_Stats）
• 波动性：两队最近 5 场进球数的标准差
• 样本稳定性：可用比赛场次 N 与最低要求 5 场的对比

市场与数据的一致性 [IND]：

• 高： 市场和历史数据均看好同一方，且幅度相近。
• 中： 看好同一方，但力度不同。
• 低： 看好不同方，或一方认为局势均衡而另一方并非如此。

（衡量一致程度——不解读原因。）

必需输出：

## 4. Indicadores Compuestos

Ventaja ofensiva: [Home] por [+/-X.XX] goles [IND]
Fragilidad: [Away] recibe [X.XX] goles/partido [IND]
Gap forma (últimos [N]): [Home] [+/-X pts] sobre [Away] [IND]
Gap casa/fuera: [Home] [+/-X.X] ppg [IND]
Riesgo Over 2.5: [X%] [IND]
Riesgo BTTS: [X%] [IND]
Volatilidad: [baja/media/alta] [IND]
Índice disciplina: [bajo (<1.0 yc/pp) / medio (1.0-1.5) / alto (>1.5)] [IND]
Mercado vs datos: [alta/moderada/baja]
Estabilidad muestra: [N] partidos / mínimo 5 — [suficiente/limitado]

降级处理：

• 如果没有状态数据（N<3）→ 状态差距和波动性 = N/A。

---

4.5 全局避免冗余规则

每一层都必须提供新信息。 如果某个观点已在前一层表达，就不得重复， 除非对其进行转化（例如：从数据 → 解读）。

禁止：

• 第 5 层重新解释第 2 层中的状态、赔率或连胜连败情况
• 第 6 层重新诊断第 5 层的内容
• 第 8 层总结第 6 层的信号

允许：

• 第 5 层使用第 2 层的数据并从因果角度解读
• 第 6 层使用第 5 层的信号并按权重进行评估
• 第 8 层使用第 6 层的优先级，并将其转化为最终解读

正确流程：

datos (capa 2) → medición (capa 4) → interpretación (capa 5) → priorización (capa 6) → predicción (capa 7) → síntesis (capa 8)

---

第 5 层 — 诊断

唯一问题： 这些信号为何重要？

范围： 原因 + 矛盾 + 可持续性

输入： 第 1、2、4 层的输出。

因果关系规则（新增）： 原因不得直接改写数值数据。必须解释其作用机制，而不是重复指标。

❌ 错误示例： “Madrid 主场占优，因为其 PPG 为 2.25”

✅ 正确示例： “Madrid 主场占优，源于其在攻防转换中施加的强度和高位逼抢——伯纳乌球场会放大这种态势，而不仅仅是平均积分”

必需输出：

## 5. [Por Qué Pasa / Qué Está Pasando]

[Adaptar según estado:]
- notstarted: "Por Qué Pasa" — análisis de tendencias pre-partido
- inprogress: "Qué Está Pasando" — evaluación de lo que ocurre vs lo esperado + comparación con pre-match

Causas [IND]:
- [Causa real derivada de datos — explicar el MECANISMO, no reformular la métrica]
- [Causa 2]

Contradicciones:
- [contradicción 1 — mercado vs stats, forma vs contexto]
- [contradicción 2]

¿Sostenible?
- sí/no — [razón basada en evidencia]

[Para inprogress: usando `live_analysis` y `summary.events`]
Análisis en vivo: El marcador [X-X] [refleja/no refleja] lo que muestran las stats (xG: [xg_home]-[xg_away], posesión: [pos_home]%-[pos_away]%).
[¿El equipo [X] domina aunque no esté ganando?]
[¿Los últimos eventos cambiaron la dinámica?]
[`live_analysis` proporciona probabilidades actualizadas para cada mercado.]

降级处理：

• 如果没有统计数据 → 无法生成原因或可持续性分析。
• 如果没有状态数据 → “趋势诊断数据不足 [N/A]。”
• 如果 analysis_mode = "postmatch"：重点从“可能发生什么”转为“发生了什么以及为何发生”。纳入赛前预期与实际比赛进程之间的矛盾。

第 6 层 — 信号权重

权重规则：

权重	计入的内容	不计入的内容
强	射门、一致性（N≥5）、市场与指标相符、关键球员的产出	缺乏佐证的短期连胜、孤立的比分
中等	N=3-4 时的状态、缺少主客场背景的 H2H、市场与历史数据的差异较为适中、经其他层交叉验证的多名球员缺阵
弱	N<3、市场与历史数据的差异较大、市场信号缺乏指标佐证、球员缺阵情况未得到其他层交叉验证

**身份规则（新增）：**第 6 层是唯一负责确定优先级的层，不在第 8 层重复。

第 6 层不得：

• 进行新的因果解读（属于第 5 层）
• 推荐市场（属于第 8 层）
• 重复已提及的信号

只根据权重（强／中等／弱／不可用）对信号排序，并注明来源。

Get_Match_Lineups.missingPlayers 中记录的多名球员缺阵：

• 只有在与其他层（球队产出、排名、进攻依赖、状态）相符时，才可视为中等信号。
• 单独来看，绝不能视为强信号——仅凭缺阵名单不能主导分析。
• 如果缺阵情况未得到统计数据或排名佐证 → 弱信号。

必需输出：

## 6. Qué Señales Pesan Más

Fuertes [fuente]:
- [señal + razón]

Moderadas [fuente]:
- [señal + razón]

Débiles [razón]:
- [señal]

No utilizables [razón]:
- [señal]

Outliers:
- [partido + razón]

降级处理：

• 如果第 4 层不可用 → 信号不可用。
• 如果 analysis_mode = "postmatch"：重点从“可能发生什么”转为“发生了什么以及为什么”。纳入赛前预期与实际赛况之间的矛盾。

---

第 7 层 — 预测（由赔率驱动）

组合规则：

条件	操作
有可用赔率	使用赔率作为概率的基础来源
有可用指标	仅用于提高或降低置信度，不得凭空编造百分比
既无赔率也无指标	不提供预测。置信度极低。
市场与历史数据一致	加强信号
市场与历史数据矛盾	降低信号权重。标记为“不确定”。

数值概率只能来自赔率。指标不能生成百分比。

必需输出：

## 7. [Qué Podría Pasar / Qué Se Espera]

[Adaptar según estado:]
- notstarted: "Qué Podría Pasar" — predicción pre-partido
- inprogress: "Qué Se Espera" — predicción actualizada con marcador actual y stats en vivo

[Para notstarted:]
Resultado: [Home] [X]% | Empate [Y]% | [Away] [Z]%
Goles esperados: [Home] [X.XX] | [Away] [Y.XX] (basado en avg histórico)
Over 1.5: [X]% | Over 2.5: [Y]% | BTTS: [Z]%
Tipo: [cerrado/abierto/defensivo/competido]
Confianza: [muy baja/baja/media/media-alta/alta] — [motivo de la calificación]

[Para inprogress: usando `live_analysis`]
Marcador actual: [Home] [X] - [Y] [Away] — [minuto]'
xG acumulado: [Home] [X.XX] | [Away] [Y.XX]

Señales en vivo [live_analysis]:
- Over 2.5: [probability]% | BTTS: [probability]%
- Próximo gol — Home: [probability]% | Away: [probability]% | No más goles: [probability]%
- Esquinas próximo: [lean] | Señal: [signal]
- 1X2 final — Home: [probability]% | Empate: [probability]% | Away: [probability]%

Resultado esperado al final: [Home] [X] - [Y] [Away] (basado en xG y tiempo restante)
Tipo de partido: [cerrado/abierto/defensivo/competido]
Confianza: [muy baja/baja/media/media-alta/alta] — [motivo de la calificación]
[¿El equipo que está perdiendo merece estar abajo?]

Nota: "Predictiva basada en `live_analysis` + odds históricas."

降级处理：

• 如果既无赔率也无指标 → “预测不可用 [N/A] — 数据不足。”
• 如果市场与历史数据矛盾 → 添加：“⚠ 市场与历史数据不一致。 不确定性较高。”

---

第 8 层 — 最终解读

唯一问题： 我最终应如何解读？

范围： 人工解读 + 1-2 个论据充分的市场（概念层面，不涉及数值）

规则（新增）： 第 8 层在概念层面展开——讨论情景、风险和解读。不得重复第 7 层的概率或数值指标，不得再次用数据论证，也不得总结第 6 层的信号。

第 8 层不得：

• 列出最强信号（第 6 层已提及）
• 列出警报（第 5 层已提及）
• 列出有依据的市场（第 7 层已提及）
• 给出概率或数值指标

只需转化为：哪种情景最合理、存在什么隐藏风险、哪些判断不应轻信。

必需输出：

## 8. Lectura Final

- Qué escenario tiene más sentido
- Qué escenario tiene riesgo oculto
- Qué NO comprar del partido

Opcional:
- 1-2 mercados bien justificados (no lista — solo decisión final bien fundamentada)

Nota: "Las lecturas anteriores son las mejor soportadas por la evidencia disponible."

降级处理：

• 如果第 7 层的置信度很低 → 第 8 层简化为“情景解读，不推荐市场”。
• 如果 analysis_mode = "postmatch"：重点从“可能发生什么”转为“发生了什么以及原因”。包括赛前预期与实际进程之间的矛盾。

---

9. 置信度策略

整体置信度

数据状态	最高置信度
赛事 + 赔率 + 统计数据 + 球员统计 + 历史记录	高
赛事 + 赔率 + 统计数据（无球员统计）	中高
赛事 + 赔率（无统计数据）	中
仅有赛事	低
无赛事	极低 / 无法分析

按层调整

缺失数据	受影响层级	下调
无赔率	第 1、7 层	最高为中
无统计数据（射门、角球、xG）	第 4、5 层	进球信号减弱
无球员统计	第 3 层	仅填写 N/A 文本
无历史记录（N<3）	第 2、4 层	历史数据不可用
无 H2H	第 2 层	H2H = N/A

按层级划分

每一层可标记为：

• 完整 — 所有输入均可用。
• 部分 — 缺少部分输入，使用相应的 [N/A] 文本。
• 不可用 — 缺少必需输入，无法计算。

---

11. 防止合理化

本节为防护规则。必须遵守。 以下所有事项一律禁止：

不得编造数据

• [N/A] → 不得编造。 如果没有球员统计 → 第 3 层 =“数据不足。”
• 不得编造阵容、伤员、停赛球员或教练信息。
• 如果 Get_Match_H2H 为空或为 null，不得编造 H2H 数据。

不得使用外部来源

• 分析期间不得查询 Bzzoiro、SofaScore、Transfermarkt、Wikipedia 或任何其他 来源。
• 唯一有效来源是 FlashScore MCP（通过第 3 节列出的端点）。

不得临时编造模型

• 不得构建启发式模型来替代基于机器学习模型的预测。
• 此版本在设计上由赔率驱动。不得临时编造自己的模型。
• 第 7 层的数值概率只能来自赔率，不得使用自行计算的结果。
• 不得使用权重（0.3、0.5 等）或第 3 层的综合指标。

不得夸大确定性

• 不得说“必胜”“稳了”“大球稳进”。
• 始终使用“可能”“信号”“表明”“证据指向”等表述。
• 始终注明置信度。

不得遗漏矛盾

• 如果市场和指标分别看好不同方向 → 必须明确指出。
• 如果某个信号只是噪声而非趋势 → 必须说明。

不要用空话填充

• 每个章节都有包含必填字段的明确输出要求。
• 如果某个字段没有数据 → 使用 "[N/A]" + 简短原因。
• 不要让章节“空白”，也不要使用没有实际内容的泛泛措辞。

不要误解 FlashScore MCP

• Get_Team_Fixtures / Get_Team_Results 是比赛发现途径。 不存在 /api/events/?team=X。
• 对于 inprogress 比赛：可进行实时分析——使用当前比赛数据。
• 对于 finished 比赛：analysis_mode = "postmatch" → 继续进行赛后分析。

postmatch 规则：

• 不要臆造原因。解说内容用于描述比赛过程和关键时刻，而不是臆造结构性优势。
• 如果没有 match_stats → 仅限于结果 + 事件 + 状态 + 赛前赔率。
• 如果没有 summary.events → 不要谈论“转折点”（输出格式已作筛选：“仅在 summary.events 或解说内容中存在证据时才提及”）。
• 如果数据不足以进行完整解读 → 使用“比赛过程的部分解读”标签，并列出缺少哪些数据。
• 解说内容是观察数据，不是主要信号。只有在与其他层的数据指标相符时才有效。

---

12. 分析输出格式

必需结构（顺序必须完全一致）：

# [Home] vs [Away] — [Competición] ([Fecha])

[8 capas completas]

---
Confianza global: [muy baja/baja/media/media-alta/alta]

各章节建议篇幅：

• 第 1-2 层：每层 8-15 行。
• 第 3-6 层：每层 5-12 行。
• 第 7-8 层：每层 8-15 行。

不可用数据：

• 缺失数据一律使用 [N/A]。
• 一律简要说明原因。

强 / 中 / 弱信号：

• 使用项目符号列表呈现，不要写成段落。

分析结尾：

• 必须包含总体置信度。
• 必须区分强信号与弱相关性。
• 结尾不得使用确定性措辞。

保存数据

1. 将此分析保存为 txt 文件，路径为 ./claude/skills/football-betting-analysis/football-analysis。
2. 创建一个名称对应比赛所属赛事的文件夹，例如 Champions League 25-26。
3. 将文件保存为 [DD_MM_AAAA] [EQUIPO LOCAL] vs [EQUIPO VISITANTE] [JORNADA_X].txt，其中 [JORNADA_X] 中的 X 是当前轮次编号，或对应的四分之一决赛、八分之一决赛等阶段。

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13. 快速参考

CONSULTA NL → parsing → { home, away, date_from, date_to, league? }

Fase 1 (MCP directo):
  Match discovery:   livesport search API → /data/main_teams.csv (fallback) → Get_Team_Fixtures → Get_Team_Results
  → analysis_mode = prematch | live | postmatch
  → Extraer: event_id, home_team_id, away_team_id

Fase 2 (build_match_context.py):
  python scripts/build_match_context.py <event_id> <home_team_id> <away_team_id>
  → Devuelve final_context JSON con todos los datos normalizados

NO LLAMAR ENDPOINTS MCP DIRECTAMENTE PARA DATOS DEL PARTIDO.
Solo Get_Team_Fixtures / Get_Team_Results para match discovery.

置信度阈值：

数据	最高置信度
事件 + 赔率 + 统计数据 + 球员统计 + 历史记录	高
事件 + 赔率 + 统计数据（无球员统计）	中高
事件 + 赔率（无统计数据）	中
仅事件	低
无事件	不可行

整个分析中必须标注的数据来源： [API] [ODDS] [IND] [N/A]

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非冗余规则（快速参考）

层	唯一问题	不要做什么
3	有什么？	不要解读，不要下结论
4	数量是多少？	不要解释其重要性
5	为什么？	不要改述数值数据——解释机制
6	哪些因素重要？	不要重复第 5 层的诊断
8	最终结论是什么？	不要总结第 6 层的信号，不要重复第 7 层的数字

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14. 已解决的问题

自我辩解	应对措施
“我用了 Bzzoiro/SofaScore/其他来源，因为 FlashScore 没有”	禁止。 只能使用 FlashScore MCP。没有例外。
“没有 player-stats，所以我编造了阵容”	禁止。 第 3 层 B 轨道：如果 Get_Match_Lineups 中有 missingPlayers，就使用它。如果没有任何数据 → [N/A]。
“我构建了一个启发式模型，来替代基于机器学习模型的预测”	禁止。 第 7 层 = 由 odds 驱动。不得编造概率。
“我把编造的 xG 用作输入”	禁止。 如果 FlashScore 的 Get_Match_Stats 没有提供 xG → 不得编造。使用 API 提供的数据。
“比赛已经开始了，但我还是想做分析”	不适用。 此 skill 仅适用于 notstarted 比赛。对于 inprogress 或 finished 比赛，不得继续。
“没有伤病数据，所以我编造了伤员”	禁止。 如果 missingPlayers 不可用 → 不得编造缺席情况或原因。
“我计算了每名缺席球员会让球队实力下降多少”	禁止。 不得估算缺席造成的数值影响。只能使用 API 提供的数据和已定义的缺席等级。
“我单独把 missingPlayers 当作强信号使用”	禁止。 未经其他层面佐证的缺席信息 = 弱信号。绝不是强信号。
“没有 H2H 数据，所以我凭记忆填了自己知道的内容”	禁止。 如果 Get_Match_H2H = null → “H2H 不可用 [N/A]。”
“虽然只有事件数据，但我还是标了‘高’”	禁止。 只有事件数据 = 低置信度。阈值表为必填项。
“大球肯定能打出”	禁止。 始终使用概率性措辞。
“我凭记忆填充了第 3 层的球员姓名”	禁止。 每一层都有定义好的输出。没有数据 → [N/A]。
“2 场比赛的样本具有代表性”	禁止。 N<5 = “样本有限。”指标的权重更低。
“我用 0.3/0.5 的权重计算了影响评分”	禁止。 第 3 层使用直接数据和排名，不使用启发式公式。
“我直接从模型调用了 Get_Match_Details/H2H/Stats”	禁止。 所有比赛数据都必须通过 build_match_context.py 收集。仅允许使用 Get_Team_Fixtures/Get_Team_Results 进行比赛发现。
“脚本发出了警告，但我觉得数据是对的”	禁止。 脚本警告就是指令。如果脚本将某项数据标记为可疑 → 必须遵守，不得与之矛盾。
“JSON 中有 [N/A]，但我凭记忆知道该数据”	禁止。 JSON 已对可用数据进行规范化并标记。不得重新编造已标记为 [N/A] 的数据。
“收到 JSON 后，我又调用了额外的 MCP 端点”	禁止。 收到 final_context 后，分析所需的所有数据都来自 JSON。不得查询额外端点。