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赛后复盘：获取比赛结果，对比推荐记录，计算命中率，分析失误原因，更新长期统计。在用户说「复盘」「昨天结果怎么样」「战绩」或每日09:30定时触发时使用。
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Basé sur la classification professionnelle SOC
对初筛通过的比赛进行深度分析：sporttery-sniper 脚本抓取上下文（基本面+赔率变化）→ 10 步分析（基本面→伤停→泊松→欧指→亚盘→大小球→合理性→关键点/疑点/矛盾→风险→综合评估+推荐）→ 写入记忆。**分析依据仅限公司数据**：胜平负非亚洲联赛威廉、365 必抓（欧洲两家交叉认证，德国为威廉+365+Interwetten 三家），亚洲联赛以澳彩+皇冠+365+易胜博+马会五家交叉认证；亚盘/大小球以澳彩、皇冠、365、易胜博四家（亚洲联赛加马会共五家）交叉认证。平博不参与分析依据。自开盘不参与分析依据。在用户说「深度分析」「分析这场比赛」「详细看看」或赛前流程中初筛之后使用。
从球探体育(titan007)抓取竞彩足球赛程数据。在用户说「抓取赛程」「获取今日比赛」「今天有什么比赛」或赛前分析流程启动时使用。
汇总深度分析结果，逐场推送分析报告，最后发送汇总（含串关建议）。在用户说「给推荐」「今天买什么」「推荐」或赛前流程中深度分析之后使用。
每日定时检查（日历、待办、通知等），在用户说「今天有什么安排」或心跳/定时任务触发时使用。
从指定数据源抓取最新数据。在用户说「拉取数据」「同步一下」或流程需要最新数据时使用。
根据已有数据或上下文生成汇总报告。在用户说「生成报告」「总结一下」或流程需要输出报告时使用。
| name | post-review |
| description | 赛后复盘：获取比赛结果，对比推荐记录，计算命中率，分析失误原因，更新长期统计。在用户说「复盘」「昨天结果怎么样」「战绩」或每日09:30定时触发时使用。 |
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获取已完场比赛的结果，对比推荐记录，计算命中率，分析失误原因，更新长期统计。
从每日记忆中获取需要复盘的推荐。若 memory/{复盘日期}.md 不存在，视为无推荐记录，直接执行下方「如果没有找到推荐记录」的后续逻辑（告知龙王、写入 ## 赛后复盘、结束）。
memory_get memory/{复盘日期}.md
找到推荐部分：在 memory 文件中查找所有二级标题为以下之一的 section：
## 推荐## 推荐（*)（* 为时间，如 14:25）取文件中最后出现的一个作为当日最终推荐。从该 section 内提取精选场次表、候补场次表、串关组合。
区分精选场次和候补场次：
复盘主体 = 精选场次（龙王实际投注的场次）。候补场次也做结果核对，但单独展示作为参考（"如果选了会怎样"），不计入主要命中率统计。
补追待复盘场次：检查前 3 天（{复盘日期-1} 到 {复盘日期-3}）的 memory 文件，如果其中有标记为「待复盘」的场次，一并纳入本次复盘。这些场次：
## 赛后复盘如果没有找到推荐记录（当日 + 待复盘均无）：
memory/{复盘日期}.md 中追加写入（若文件不存在则创建）：
## 赛后复盘
{日期} 无推荐记录，无需复盘。
从推荐记录中取出每场比赛的比赛 ID，逐场打开分析页获取最终比分：
agent-browser tab new https://zq.titan007.com/analysis/{matchId}cn.htm
agent-browser wait --load networkidle
agent-browser snapshot
→ 提取页面顶部的最终比分（完场后页面会显示比分）
agent-browser tab close
逐场获取，每场间隔 1-2 秒。
如果推荐记录中比赛 ID 丢失，退化到列表页方案：
agent-browser open https://jc.titan007.com/index.aspx
agent-browser wait --load networkidle
→ 如需查看昨日赛程，切换日期选择器
→ agent-browser snapshot 或 eval 提取已完场比赛的比分
对每场推荐的比赛：
胜平负：
| 推荐类型 | 命中判断规则 |
|---|---|
| 固定 2 项（首选+次选） | 推荐为 首选 + 次选（如 平+胜、胜平/平负/胜负）。实际赛果命中首选或次选任一即算该场胜平负命中。赛果判定：主胜=主队进球>客队，平局=主队=客队，客胜=客队进球>主队。 |
亚盘完整规则：
设净胜球 = 主队进球 - 客队进球，盘口 H = 主队让球数（正值主让，负值主受让）。调整后净胜球 D = 净胜球 - H。
| 盘口类型 | 举例 | 上盘（让球方）赢 | 走水 | 下盘（受让方）赢 |
|---|---|---|---|---|
| 整数盘 | -1, 0, +1 | D > 0 | D = 0 | D < 0 |
| 半球盘 | -0.5, -1.5, +0.5 | D > 0 | 不可能走水 | D < 0 |
| 四分之一球盘 | -0.75, -1.25, +0.25 | D > 0（全赢） | — | D < 0（全输） |
| ↑ 同上 | ↑ | — | — | — |
四分之一球盘详细规则（-0.75 = 半球/一球, -1.25 = 一球/球半, +0.25 = 平手/半球 等）：
大小球完整规则：
设总进球 T = 主队进球 + 客队进球。
| 盘口类型 | 举例 | 大球赢 | 走水 | 小球赢 |
|---|---|---|---|---|
| 半数盘 | 2.5, 3.5 | T > 盘口 | 不可能 | T < 盘口 |
| 整数盘 | 2, 3 | T > 盘口 | T = 盘口 | T < 盘口 |
| 四分之一数盘 | 2.25, 2.75 | 拆两注，规则同让球四分之一球盘 | — | 同上 |
大小球首选/次选（新口径）：
走水和半赢半输场次的统计规则：
用以下指标评估比分模型质量：
对步骤 2 提取的每一场精选场次（及待复盘场次），从 memory 中读取该场的深度分析摘要：
## 深度分析 中按该场 matchId（摘要块内含 比赛ID: {matchId}）或 联赛 + 主队 + 客队 匹配到对应的 ### {联赛} {主队} vs {客队}（...） 摘要块，再读取其下「综合评估」「泊松比分简表」等子块。若某场在 ## 深度分析 中无对应块（如补复盘且原日未存摘要），该场 4a 中泊松锚定等写「无摘要」或省略。memory_get memory/{复盘日期}.md
4a. 关键判断回顾（每场都做）
回顾深度分析第 8 步的「关键点/疑点/矛盾」，逐一与实际结果对照：
大小球盘口锚定 = 启用/未启用（w=0.25, line=..., λtot: X→Y）。逐场报告中必须带一行，便于长期评估锚定是否在“帮忙还是拖后腿”：
输出：每场 2-3 句话的判断回顾。
4b. 失误分析（仅未命中场次）
对未命中的场次，深入分析失误原因：
4c. 经验教训提炼（每次复盘必做）
从本日所有场次（命中 + 未中）中，提炼可复用的教训。不是就事论事，而是找到可以指导未来分析的规律：
格式：
💡 教训：{一句话概括}
来源：{联赛} {主队} vs {客队}（{命中/未中}）
详情：{具体发现}
行动：{未来遇到类似情况怎么做}
好教训的标准：
示例：
💡 教训：盘赔分歧时欧指比亚盘更可靠
来源：[英超] 热刺 vs 利物浦（未中）
详情：亚盘看好热刺让球（历史用词：亚盘方向），但欧指和平博都偏向客胜。最终选了亚盘方向，实际客胜。
行动：欧指与亚盘方向矛盾时，优先信任欧指（尤其平博方向），亚盘可能受注码影响失真。
💡 教训：赛程陷阱信号在豪门 vs 弱旅局中有效率极高
来源：[西甲] 皇马 vs 赫塔菲（命中）
详情：皇马下一场欧冠半决赛，本场果然精神松懈，只赢 1:0，低于预期。
行动：继续给「⚡ 赛程陷阱」标记高权重，豪门 vs 弱旅 + 下场有大赛 = 小球 + 低比分是大概率。
将有价值的教训写入 MEMORY.md 的「关键教训」部分。不是每天都有新教训——如果今天没有新发现，不硬写。但如果有，一定要记下来。
对每场推荐做"如果反着买会怎样"的回顾，帮助识别系统性偏差：
输出格式：
🔄 反事实分析：
- {比赛1}：推荐{推荐} → 实际{结果}。反向操作赔率 {X.XX}，{反思}
- {比赛2}：...
关注的模式：
当日统计：
更新累计统计：
先读取 MEMORY.md 中的现有统计：
memory_get MEMORY.md
更新（与 MEMORY.md 结构一致）：
当累计推荐达到 20 场以上，额外做一次策略复盘：
将策略复盘结论写入 MEMORY.md 的「策略调优记录」部分。
📋 {日期} 复盘报告
✅ 命中：
- [{联赛}] {主队} {比分} {客队} | 推荐：{推荐内容} → ✅ 命中
🔗 https://zq.titan007.com/analysis/{matchId}cn.htm
比分预测：{比分1} / {比分2} / {比分3} / {比分4} → {🎯精准/进球数正确/未中}
{若大小球有首选/次选：大小球覆盖：{✅覆盖命中/❌覆盖未中}（首选：{✅/❌/走水/赢半/输半}；次选：{✅/❌/走水/赢半/输半}；统计仅算首选）}
泊松 Top6：{命中/未中}（如命中：{比分} {概率}%）
{若该场有两套比分，多一行：整体Top3 {命中/未中}；同方向Top3 {命中/未中}}
OU锚定：{启用/未启用}（line {X}，λtot {X.XX}→{Y.YY}，Δ{+/-X.XX}；w=0.25）{或 无记录（旧摘要）}
关键判断回顾：{当时的矛盾/风险信号与实际结果的对照}
❌ 未中：
- [{联赛}] {主队} {比分} {客队} | 推荐：{推荐内容} → ❌ 未中
🔗 https://zq.titan007.com/analysis/{matchId}cn.htm
比分预测：{比分1} / {比分2} / {比分3} / {比分4} → {🎯精准/进球数正确/未中}
{若大小球有首选/次选：大小球覆盖：{✅覆盖命中/❌覆盖未中}（首选：{✅/❌/走水/赢半/输半}；次选：{✅/❌/走水/赢半/输半}；统计仅算首选）}
泊松 Top6：{命中/未中}（如命中：{比分} {概率}%）
{若该场有两套比分，多一行：整体Top3 {命中/未中}；同方向Top3 {命中/未中}}
OU锚定：{启用/未启用}（line {X}，λtot {X.XX}→{Y.YY}，Δ{+/-X.XX}；w=0.25）{或 无记录（旧摘要）}
关键判断回顾：{当时的矛盾/风险信号与实际结果的对照}
失误分析：{哪个环节判断错误、为什么错}
🔄 反事实分析：
- {比赛1}：推荐{推荐} → 实际{结果}。反向赔率 {X.XX}，{反思}
- ...
💡 今日教训：
- {教训1：一句话概括} → 行动：{未来怎么做}
- {教训2}（如有）
- （无新发现则写「今日无新教训」）
📈 当日战绩：推荐 {N} 场，命中 {N} 场，命中率 {XX}%
📈 比分预测：精准命中 {N} 场，进球数正确 {N} 场
📈 泊松模型质量：Top 4 命中 {N}/{总N}，Top 6 命中 {N}/{总N}，λ 偏差 {偏高/偏低/正常}
📈 OU锚定效果（大小球盘口锚定，A方案）：启用 {N} 场 / 未启用 {M} 场；大小球严格命中率 启用 {XX%} vs 未启用 {XX%}
📈 串关复盘：
- 组合A（2串1）：{场次1} + {场次2} → {✅全中/❌场次X未中}（预期赔率 {XX}）
- 组合B（...）：...
📈 累计战绩：推荐 {N} 场，命中 {N} 场，命中率 {XX}%
📈 累计比分：精准命中 {N}/{总N}（{XX}%），Top 6 命中 {N}/{总N}
📈 累计串关：推荐 {N} 组，命中 {N} 组（{XX}%）
如果有策略复盘结论，追加：
🔧 策略观察：
- {结论1}
- {结论2}
每日记忆：将复盘报告写入 memory/{复盘日期}.md：
## 赛后复盘 section → 替换该 section 的内容为本次复盘报告（同一复盘日只保留最新一次结果，不追加第二段）## 赛后复盘
{完整复盘报告}
### 样本数据（结构化，供后续程序抽取）
> 仅记录“已在本次复盘中计算/展示过”的关键字段，不新增抓取步骤。
| matchId | 联赛 | 主队 vs 客队 | 比分 | 胜平负命中(首/次任一) | 亚盘命中 | 大小球严格(首选) | 大小球覆盖(首或次) | 比分命中 | 泊松Top6 | 两套比分命中(如有) | OU锚定(启用/未启用/无记录) | λtot(原→锚定后，如有) |
| ------ | ---- | ----------- | ---- | --------------------- | -------- | --------------- | ------------------ | -------- | --------- | ------------------ | -------------------------- | --------------------- |
| {matchId} | {联赛} | {主队} vs {客队} | {X:X} | {✅/❌} | {✅/❌/走水/赢半/输半/观望} | {✅/❌/走水/赢半/输半/观望} | {✅/❌/—} | {🎯/进球数正确/未中} | {✅/❌} | {整体Top3✅/❌；同方向Top3✅/❌/—} | {启用/未启用/无记录} | {X.XX→Y.YY/—} |
长期记忆：更新 MEMORY.md（与 MEMORY 中「累计战绩」「比分预测统计」「各玩法命中率」结构一致）：
注意 MEMORY.md 维护规则：
通过 messaging 工具将复盘报告推送给龙王。
如果部分推荐比赛尚未完场（如凌晨场次）：
### 待复盘 子块 → 替换该子块内容为本次待复盘表格；若不存在 → 在 ## 赛后复盘 下追加该子块。格式如下：### 待复盘
| 比赛 | 比赛ID | 推荐 | 原因 |
| ---- | ------ | ---- | ---- |
| {主队} vs {客队} | {matchId} | {推荐内容} | 比赛未完场 |
复盘报告（文本格式），已推送或已写入记忆。MEMORY.md 已更新。