Run any Skill in Manus with one click

lck-analytics

Riot 공식 LoL Esports 데이터와 Oracle's Elixir 스타일 historical 데이터로 LCK 경기 결과, 현재 순위, live turning point, 밴픽 matchup/synergy, patch meta, 팀 파워 레이팅을 조회한다.

Run Skill in Manus

Overview

Install command

npx skills add https://github.com/NomaDamas/k-skill --skill lck-analytics

Copy and paste this command into Claude Code to install the skill

Source

NomaDamas/k-skill

Stars5,359

Forks584

UpdatedApril 6, 2026 at 08:44

File Explorer

7 files

SKILL.md

readonly

name	lck-analytics
description	Riot 공식 LoL Esports 데이터와 Oracle's Elixir 스타일 historical 데이터로 LCK 경기 결과, 현재 순위, live turning point, 밴픽 matchup/synergy, patch meta, 팀 파워 레이팅을 조회한다.
license	MIT
metadata	{"category":"sports","locale":"ko-KR","phase":"v1"}

LCK Results + Advanced Analysis

What this skill does

이 스킬은 LCK 조회/분석 전용이다.

특정 날짜 LCK 경기 결과 조회
특정 팀 alias 정규화 후 필터링
현재 스플릿 순위 조회
진행 중 경기 live stats 조회
live timeline 기반 turning point 분석
Oracle's Elixir 스타일 historical row / CSV 기반
- 팀 파워 레이팅
- 챔피언 matchup / synergy 분석
- patch meta 요약
날짜별 match analysis 생성

Origin / attribution

이 스킬은 jerjangmin 님이 만든 원본 lck-analytics skill pack을 k-skill 저장소 안으로 옮기고, 이 저장소의 npm workspace / Changesets 배포 방식에 맞게 정리한 버전이다.

When to use

"오늘 LCK 경기 결과 알려줘"
"2026-04-01 한화 경기 결과랑 순위 보여줘"
"지금 T1 경기 킬/골드/오브젝트 요약해줘"
"이 경기 turning point가 뭐였어?"
"이 밴픽에서 어느 쪽 조합이 더 좋았는지 설명해줘"
"현재 패치에서 어떤 챔피언이 메타 픽인지 보여줘"
"LCK 팀 파워 레이팅 보여줘"

Prerequisites

Node.js 18+
npm install -g lck-analytics

패키지가 없으면 다른 방법으로 우회하지 말고 먼저 전역 설치를 시도한다.

npm install -g lck-analytics

Inputs

기본 입력

날짜: YYYY-MM-DD
선택 사항: 팀명, 과거 팀명, 한글/영문 약칭 alias

고급 분석 입력

Oracle's Elixir 스타일 CSV 문자열 또는 row 배열
game id / match id
live window/details payload 또는 실시간 fetch 권한
patch version

Team alias normalization

다음 이름들은 같은 canonical team 으로 인식한다.

DN SOOPers
DN FREECS
광동 프릭스
Afreeca Freecs

추가로 T1, SKT T1, 담원, Dplus KIA, 브리온, 한화, 젠지, 피어엑스 등도 alias 정규화를 지원한다.

Official surfaces

이 스킬은 Riot 공식 / 공식 웹앱 표면을 우선 사용한다.

일정/결과: getSchedule
토너먼트 목록: getTournamentsForLeague
순위: getStandings
이벤트 상세: getEventDetails
라이브 window: https://feed.lolesports.com/livestats/v1/window/{gameId}
라이브 details: https://feed.lolesports.com/livestats/v1/details/{gameId}

historical 고급 분석은 Oracle's Elixir 스타일 데이터 입력을 사용한다.

Workflow

Included lightweight local pipeline

이 k-skill 팩에는 경량 로컬 파일 기반 파이프라인 스크립트가 포함된다.

scripts/sync-oracle.js: Oracle-style CSV → historical cache JSON
scripts/build-match-report.js: 날짜별 match analysis 생성
scripts/analyze-live-game.js: game analysis 생성
기본 cache 위치: .openclaw-lck-cache/

1. Basic scoreboard / standings query

GLOBAL_NPM_ROOT="$(npm root -g)" node --input-type=module - <<'JS'
import path from "node:path";
import { pathToFileURL } from "node:url";

const entry = pathToFileURL(
  path.join(process.env.GLOBAL_NPM_ROOT, "lck-analytics", "src", "index.js"),
).href;
const { getLckSummary } = await import(entry);

const summary = await getLckSummary("2026-04-01", {
  team: "한화",
  includeStandings: true,
});

console.log(JSON.stringify(summary, null, 2));
JS

2. Historical analytics from Oracle-style CSV

직접 API를 호출해도 되지만, local skill pipeline에서는 아래 스크립트 사용을 우선 권장한다.

node ./lck-analytics/scripts/sync-oracle.js \
  --csv ./lck-analytics/samples/oracle-lck-sample.csv

3. Match analysis via local pipeline script

node ./lck-analytics/scripts/build-match-report.js \
  --date 2026-04-01

필요하면 팀 필터도 같이 준다.

node ./lck-analytics/scripts/build-match-report.js \
  --date 2026-04-01 \
  --team 한화

4. Game analysis with turning points via local pipeline script

node ./lck-analytics/scripts/analyze-live-game.js \
  --game game-id

fixture 기반으로 분석할 때는 --window, --details 를 같이 줄 수 있다.

Output guidelines

사용자에게는 원본 JSON을 길게 그대로 던지지 말고 먼저 아래 순서로 정리한다.

경기 결과 요청

경기 시각
팀1 vs 팀2
상태
세트 스코어
요청 팀 경기만 있으면 해당 경기 우선
standings 요청이 있으면 현재 순위 같이 표시

진행 중 경기 요청

현재 게임 번호
킬 차이
골드 차이
드래곤/바론/타워 차이
turning point 1~3개

historical / meta 요청

sample 수를 먼저 표시
팀 파워 레이팅은 상위 팀부터 정렬
champion matchup / synergy는 표본 수가 적으면 낮은 확신도로 표시
patch meta는 top picks / risers 위주로 짧게 요약

Done when

날짜 기준 경기 요약이 있다
요청 팀 필터가 적용된다
standings 요청이면 현재 순위가 같이 정리된다
live 요청이면 현재 게임 요약과 turning point가 있다
historical 입력이 있으면 patch meta 또는 power rating까지 설명할 수 있다

Failure modes

Riot 웹앱 API 구조/헤더가 바뀌면 패키지 수정이 필요할 수 있다
LOLESPORTS_API_KEY public fallback이 회전되면 환경변수 override가 필요할 수 있다
historical CSV 컬럼명이 너무 다르면 Oracle-style 정규화 전에 전처리가 필요할 수 있다

Notes

이 스킬은 조회/분석 전용이다
사용자의 "오늘/어제" 요청은 항상 절대 날짜(YYYY-MM-DD)로 변환해서 실행한다
이 저장소에서 main 으로 머지되면 Changesets가 Version Packages PR을 만들고, 그 PR이 merge된 뒤 npm publish가 실행된다

LCK Results + Advanced Analysis

What this skill does

이 스킬은 LCK 조회/분석 전용이다.

특정 날짜 LCK 경기 결과 조회
특정 팀 alias 정규화 후 필터링
현재 스플릿 순위 조회
진행 중 경기 live stats 조회
live timeline 기반 turning point 분석
Oracle's Elixir 스타일 historical row / CSV 기반
- 팀 파워 레이팅
- 챔피언 matchup / synergy 분석
- patch meta 요약
날짜별 match analysis 생성

Origin / attribution

When to use

"오늘 LCK 경기 결과 알려줘"
"2026-04-01 한화 경기 결과랑 순위 보여줘"
"지금 T1 경기 킬/골드/오브젝트 요약해줘"
"이 경기 turning point가 뭐였어?"
"이 밴픽에서 어느 쪽 조합이 더 좋았는지 설명해줘"
"현재 패치에서 어떤 챔피언이 메타 픽인지 보여줘"
"LCK 팀 파워 레이팅 보여줘"

Prerequisites

Node.js 18+
npm install -g lck-analytics

패키지가 없으면 다른 방법으로 우회하지 말고 먼저 전역 설치를 시도한다.

npm install -g lck-analytics

Inputs

기본 입력

날짜: YYYY-MM-DD
선택 사항: 팀명, 과거 팀명, 한글/영문 약칭 alias

고급 분석 입력

Oracle's Elixir 스타일 CSV 문자열 또는 row 배열
game id / match id
live window/details payload 또는 실시간 fetch 권한
patch version

Team alias normalization

다음 이름들은 같은 canonical team 으로 인식한다.

DN SOOPers
DN FREECS
광동 프릭스
Afreeca Freecs

추가로 T1, SKT T1, 담원, Dplus KIA, 브리온, 한화, 젠지, 피어엑스 등도 alias 정규화를 지원한다.

Official surfaces

이 스킬은 Riot 공식 / 공식 웹앱 표면을 우선 사용한다.

일정/결과: getSchedule
토너먼트 목록: getTournamentsForLeague
순위: getStandings
이벤트 상세: getEventDetails
라이브 window: https://feed.lolesports.com/livestats/v1/window/{gameId}
라이브 details: https://feed.lolesports.com/livestats/v1/details/{gameId}

historical 고급 분석은 Oracle's Elixir 스타일 데이터 입력을 사용한다.

Workflow

Included lightweight local pipeline

이 k-skill 팩에는 경량 로컬 파일 기반 파이프라인 스크립트가 포함된다.

scripts/sync-oracle.js: Oracle-style CSV → historical cache JSON
scripts/build-match-report.js: 날짜별 match analysis 생성
scripts/analyze-live-game.js: game analysis 생성
기본 cache 위치: .openclaw-lck-cache/

1. Basic scoreboard / standings query

GLOBAL_NPM_ROOT="$(npm root -g)" node --input-type=module - <<'JS'
import path from "node:path";
import { pathToFileURL } from "node:url";

const entry = pathToFileURL(
  path.join(process.env.GLOBAL_NPM_ROOT, "lck-analytics", "src", "index.js"),
).href;
const { getLckSummary } = await import(entry);

const summary = await getLckSummary("2026-04-01", {
  team: "한화",
  includeStandings: true,
});

console.log(JSON.stringify(summary, null, 2));
JS

2. Historical analytics from Oracle-style CSV

직접 API를 호출해도 되지만, local skill pipeline에서는 아래 스크립트 사용을 우선 권장한다.

node ./lck-analytics/scripts/sync-oracle.js \
  --csv ./lck-analytics/samples/oracle-lck-sample.csv

3. Match analysis via local pipeline script

node ./lck-analytics/scripts/build-match-report.js \
  --date 2026-04-01

필요하면 팀 필터도 같이 준다.

node ./lck-analytics/scripts/build-match-report.js \
  --date 2026-04-01 \
  --team 한화

4. Game analysis with turning points via local pipeline script

node ./lck-analytics/scripts/analyze-live-game.js \
  --game game-id

fixture 기반으로 분석할 때는 --window, --details 를 같이 줄 수 있다.

Output guidelines

사용자에게는 원본 JSON을 길게 그대로 던지지 말고 먼저 아래 순서로 정리한다.

경기 결과 요청

경기 시각
팀1 vs 팀2
상태
세트 스코어
요청 팀 경기만 있으면 해당 경기 우선
standings 요청이 있으면 현재 순위 같이 표시

진행 중 경기 요청

현재 게임 번호
킬 차이
골드 차이
드래곤/바론/타워 차이
turning point 1~3개

historical / meta 요청

sample 수를 먼저 표시
팀 파워 레이팅은 상위 팀부터 정렬
champion matchup / synergy는 표본 수가 적으면 낮은 확신도로 표시
patch meta는 top picks / risers 위주로 짧게 요약

Done when

날짜 기준 경기 요약이 있다
요청 팀 필터가 적용된다
standings 요청이면 현재 순위가 같이 정리된다
live 요청이면 현재 게임 요약과 turning point가 있다
historical 입력이 있으면 patch meta 또는 power rating까지 설명할 수 있다

Failure modes

Riot 웹앱 API 구조/헤더가 바뀌면 패키지 수정이 필요할 수 있다
LOLESPORTS_API_KEY public fallback이 회전되면 환경변수 override가 필요할 수 있다
historical CSV 컬럼명이 너무 다르면 Oracle-style 정규화 전에 전처리가 필요할 수 있다

Notes

이 스킬은 조회/분석 전용이다
사용자의 "오늘/어제" 요청은 항상 절대 날짜(YYYY-MM-DD)로 변환해서 실행한다
이 저장소에서 main 으로 머지되면 Changesets가 Version Packages PR을 만들고, 그 PR이 merge된 뒤 npm publish가 실행된다

lck-analytics

LCK Results + Advanced Analysis

What this skill does

Origin / attribution

When to use

Prerequisites

Inputs

기본 입력

고급 분석 입력

Team alias normalization

Official surfaces

Workflow

Included lightweight local pipeline

1. Basic scoreboard / standings query

2. Historical analytics from Oracle-style CSV

3. Match analysis via local pipeline script

4. Game analysis with turning points via local pipeline script

Output guidelines

경기 결과 요청

진행 중 경기 요청

historical / meta 요청

Done when

Failure modes

Notes

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Origin / attribution

When to use

Prerequisites

Inputs

기본 입력

고급 분석 입력

Team alias normalization

Official surfaces

Workflow

Included lightweight local pipeline

1. Basic scoreboard / standings query

2. Historical analytics from Oracle-style CSV

3. Match analysis via local pipeline script

4. Game analysis with turning points via local pipeline script

Output guidelines

경기 결과 요청

진행 중 경기 요청

historical / meta 요청

Done when

Failure modes

Notes