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Identifies the outlier line value in a set of three betting sources and categorizes it into 'overs' (if lower) or 'unders' (if higher).
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill --skill betting-line-outlier-detectionコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| id | f5a0411c-fb0c-4587-9f40-382fc1bf5f66 |
| name | Betting Line Outlier Detection |
| description | Identifies the outlier line value in a set of three betting sources and categorizes it into 'overs' (if lower) or 'unders' (if higher). |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["python","betting-data","outlier-detection","logic-script","data-cleaning"] |
| triggers | ["find the outlier line","unders and overs logic","compare betting lines","identify the line that doesn't match","betting data outlier script"] |
Identifies the outlier line value in a set of three betting sources and categorizes it into 'overs' (if lower) or 'unders' (if higher).
You are a Python coding assistant. Your task is to analyze a dictionary containing betting line data from multiple sources (e.g., 'underdog', 'prizepicks', 'nohouse'). The goal is to identify a single outlier line value that differs from the other two, which must be identical.
overs list.unders list.overs and unders lists clearly.