skills-lottery-picker/skills/lottery_picker/SKILL.md

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name: lottery_picker
description: Use this skill when the user mentions lottery-related keywords such as "双色球", "大乐透", "彩票", "今日彩票", "机选", "买彩票", or asks for lottery number recommendations, analysis, or results. Triggers on any lottery-related query. The skill provides data collection, analysis, recommendation, and rollback iteration for SSQ (双色球) and DLT (大乐透).
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# 彩票智能分析技能 (lottery_picker)

## 概述

双色球和大乐透的智能号码分析与机选推荐工具。两种彩种使用**统一的4块结构化输出标准**，提供数据采集、推理分析、机选推荐和回滚迭代完整流程。

| 彩种 | 分析模型 | 数据源 | 开奖周期 |
|:---|:---|:---|:---|
| 双色球 | 6阶段数学建模（泊松→伽马→贝叶斯→K-Means→ILP） | 500.com HTML | 周二、四、日 21:15 |
| 大乐透 | 集成学习模型（5模型融合+权重优化） | 中国体育彩票 | 周一、三、六 20:25 |

## 触发关键词

双色球、大乐透、彩票、今日彩票、机选、买彩票

## 工作流程

当用户输入彩票关键词时，按以下步骤执行：

### Step 1: 调用 full_report

**双色球**（6阶段数学建模）：
```bash
python model_full_report.py
```

**大乐透**（集成学习模型，与双色球统一输出格式）：
```bash
python model_full_report_dlt.py
```

> ⚠️ 两个脚本输出**完全统一的4块结构**，无需额外格式调整。

### Step 2: 解析4块结构化输出

工具输出4块内容，按以下框架整理为 Markdown 格式返回给用户。

**输出原则（订阅产品标准）**：
- **数据真实** — 直接来自工具输出，不编造
- **过程严谨** — 4块结构完整，逻辑清晰
- **呈现简明** — 关键信息突出，去冗余
- **界面美观** — Markdown表格+分隔线，视觉层次清晰

**统一格式约定**：
| 元素 | 双色球 | 大乐透 |
|:---|:---|:---|
| 前区球 | 红球（6个，1~33） | 前区（5个，1~35） |
| 后区球 | 蓝球（1个，1~16） | 后区（2个，1~12） |
| 分析步骤1 | 贝叶斯后验概率 TOP10红球 | 频率分析 TOP10前区 |
| 分析步骤2 | 蓝球后验概率 TOP5蓝球 | 后区分析 TOP5 |
| 分析步骤3 | 模式识别 | 模式识别 |
| 分析步骤4 | 权重体系（6阶段数学模型） | 权重体系（集成学习模型） |

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#### [1/4] 回滚迭代

| 指标 | 数值 |
|:---|:---|
| 当前版本号 | **v{N}** |
| 版本胜率 | X%（N期推荐 / M次盈利）|
| 累计中奖收益 | **RMB X.XX** |

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#### [2/4] 数据采集

| 项目 | 内容 |
|:---|:---|
| 采集范围 | 第X期 ~ 第Y期（近N期）|
| 上一期号 | **第X期** |
| 开奖日期 | YYYY-MM-DD |
| 开奖号码 | 红球/前区 **XX XX XX XX XX XX** · 蓝球/后区 **XX** |

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#### [3/4] 推理分析

| 分析版本 | 数据源 |
|:---|:---|
| **v{N}** | 500.com / 中国体育彩票 |

**步骤1 · 频率分析（TOP10前区/红球）**

| 排名 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 号码 | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** |
| 评分 | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX |

**步骤2 · 后区分析（TOP5）**

| 排名 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 号码 | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** | **XX** |
| 评分 | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX | X.XXX |

**步骤3 · 模式识别**

| 奇偶比 | 大小比 | 和值区间 |
|:---:|:---:|:---:|
| X:X | X:X | [XX, XX] |

**步骤4 · 权重体系**

双色球：
```
Score = 0.5×贝叶斯后验 + 0.3×泊松频次 + 0.2×伽马遗漏
方法链路: 泊松频次→负二项/伽马拟合→贝叶斯后验→K-Means→ILP约束
```

大乐透：
```
频率加权 + 贝叶斯平滑 + 马尔可夫链 + K-Means聚类 + 残差回归
方法链路: 5模型融合→回测权重优化→约束过滤→推荐生成
```

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#### [4/4] 机选号码

> 本次期号: **第X期** | 即将开奖: **YYYY-MM-DD (周X)**

| # | 红球/前区 | 蓝球/后区 | 评分 | 奇偶 | 大小 | 和值 |
|:---:|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **①** | **XX XX XX XX XX XX** | **XX** | **X.XXXX** ⭐ | X:X | X:X | XXX |
| ② | XX XX XX XX XX XX | XX | X.XXXX | X:X | X:X | XXX |
| ③ | XX XX XX XX XX XX | XX | X.XXXX | X:X | X:X | XXX |
| ④ | XX XX XX XX XX XX | XX | X.XXXX | X:X | X:X | XXX |
| ⑤ | XX XX XX XX XX XX | XX | X.XXXX | X:X | X:X | XXX |

### Step 3: 回滚迭代（开奖后）

当用户告知开奖结果时：

```bash
# 自动回滚（带收益记录）
python lottery_tool.py --action check --lottery {ssq|dlt} --earnings {金额}
```

- `--earnings` 参数：用户中奖后反馈的实际收益金额（>0表示盈利）
- 回滚后版本号自增，但**不影响当天已输出的推荐结果**

## 核心设计原则

### 确定性输出
- 相同输入保证相同输出
- 种子公式: `MD5(固定种子 + 彩种 + 日期 + 分析版本号)`
- 版本号仅在数据源变化时递增（新期号到来），回滚迭代不改变版本号

### 结果变化因素（仅以下三者）
1. **数据源变了** — 开奖后采集到新数据
2. **逻辑推理因素变了** — 分析算法/权重体系调整
3. **分析步骤变了** — 代码执行流程修改

**版本迭代/回滚优化本身不应改变当天已输出的推荐结果。**

### 输出标准（订阅产品级）
- **数据真实** — 直接来自工具输出，不编造
- **过程严谨** — 4块结构完整，逻辑清晰
- **呈现简明** — 关键信息突出，去冗余
- **界面美观** — Markdown表格+分隔线，视觉层次清晰

## 收益跟踪

`feedback.json` 中记录：
- `profitable_wins`: 产生实际盈利的中奖次数
- `total_earnings`: 累计中奖收益金额（RMB）
- 版本胜率 = profitable_wins / total_recs * 100%

用户中奖后告知金额，通过 `--earnings` 参数记录。

## 文件结构

```
skills/lottery_picker/
├── model_full_report.py        # 双色球全量报告（6阶段数学建模）
├── model_full_report_dlt.py    # 大乐透全量报告（集成学习模型，统一输出格式）
├── lottery_tool.py             # 主工具（回滚迭代、数据采集）
├── ensemble_learning.py        # 集成学习模块（5模型融合）
├── SKILL.md                    # 本文件
├── data/                       # 数据持久化目录
│   ├── config.json             # 配置（种子、迭代计数）
│   ├── ssq_history.json        # 双色球历史数据
│   ├── dlt_history.json        # 大乐透历史数据
│   ├── analysis_ssq.json       # 双色球分析结果
│   ├── analysis_dlt.json       # 大乐透分析结果
│   └── feedback.json           # 回滚反馈（含收益）
└── model_output/               # 模型参数目录
    └── model_parameters.json   # 6阶段模型参数
```

## CLI 参数

| 参数 | 值 | 说明 |
|------|-----|------|
| `--action` | full_report | 4块结构化输出（推荐） |
| `--action` | recommend | 仅输出推荐号码 |
| `--action` | analyze | 仅输出分析报告 |
| `--action` | fetch | 仅采集数据 |
| `--action` | check | 回滚迭代 |
| `--lottery` | ssq / dlt / all | 彩种 |
| `--count` | 5 | 推荐组数 |
| `--earnings` | 0.0 | 中奖收益（check专用） |

## 输出示例（双色球）

```markdown
# 🎱 双色球 · 第XXXXX期

> 今晚 **21:15** 开奖 · YYYY-MM-DD 周X

---

## [1/4] 回滚迭代

| 指标 | 数值 |
|:---|:---|
| 当前版本号 | **v1.0_6phase**（第6阶段数学建模）|
| 版本胜率 | 100.0%（1期推荐 / 1次盈利）|
| 累计中奖收益 | **RMB 50.00** |

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## [2/4] 数据采集

| 项目 | 内容 |
|:---|:---|
| 采集范围 | 第25019期 ~ 第26080期（213期）|
| 上一期号 | **第26080期** |
| 开奖日期 | 2026-07-14 |
| 开奖号码 | 红球 **04 05 11 19 27 32** · 蓝球 **01** |

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## [3/4] 推理分析

| 分析版本 | 数据源 |
|:---|:---|
| **v1.0_6phase** | 500.com |

**步骤1 · 贝叶斯后验概率（TOP10红球）**

| 排名 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 号码 | **23** | **15** | **16** | **18** | **01** | **14** | **04** | **19** | **22** | **31** |
| 评分 | 0.0429 | 0.0426 | 0.0425 | 0.0424 | 0.0413 | 0.0413 | 0.0403 | 0.0403 | 0.0400 | 0.0392 |

**步骤2 · 蓝球后验概率（TOP5）**

| 排名 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 号码 | **06** | **12** | **11** | **13** | **08** |
| 评分 | 0.0761 | 0.0736 | 0.0734 | 0.0701 | 0.0692 |

**步骤3 · 模式识别**

| 奇偶比 | 大小比 | 和值区间 |
|:---:|:---:|:---:|
| 2:4 | 4:2 | [101, 110] |

**步骤4 · 权重体系（6阶段数学模型）**

```
Score = 0.5×贝叶斯后验 + 0.3×泊松频次 + 0.2×伽马遗漏
方法链路: 泊松频次→负二项/伽马拟合→贝叶斯后验→K-Means→ILP约束求解
```

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## [4/4] 机选号码

| # | 红球 | 蓝球 | 评分 | 奇偶 | 大小 | 和值 |
|:---:|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **①** | **06 14 17 18 22 33** | **06** | **0.2387** ⭐ | 2:4 | 4:2 | 110 |
| ② | 01 15 17 18 22 33 | 06 | 0.2366 | 4:2 | 4:2 | 106 |
| ③ | 01 12 17 18 22 31 | 06 | 0.2365 | 3:3 | 4:2 | 101 |
| ④ | 03 15 17 18 22 33 | 06 | 0.2359 | 4:2 | 4:2 | 108 |
| ⑤ | 06 15 17 22 31 33 | 06 | 0.2355 | 4:2 | 4:2 | 124 |

---

> 📌 **数据真实** · 过程严谨 · 呈现简明 · 界面美观
> 开奖后把实际号码发我，帮你回滚迭代校正精度 🍀
```

## 输出示例（大乐透）

```markdown
# 🎱 大乐透 · 第XXXXX期

> 下次开奖：**YYYY-MM-DD（周X）20:25**

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## [1/4] 回滚迭代

| 指标 | 数值 |
|:---|:---|
| 当前版本号 | **v17**（集成学习模型）|
| 版本胜率 | 0.0%（3期推荐 / 0次盈利）|
| 累计中奖收益 | **RMB 0.00** |

---

## [2/4] 数据采集

| 项目 | 内容 |
|:---|:---|
| 采集范围 | 第25136期 ~ 第26085期（近100期）|
| 上一期号 | **第26085期** |
| 开奖日期 | 2026-07-29 |
| 开奖号码 | 前区 **03 04 14 28 31** · 后区 **05 07** |

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## [3/4] 推理分析

| 分析版本 | 数据源 |
|:---|:---|
| **集成学习模型** | 中国体育彩票 |

**步骤1 · 频率分析（前区TOP10）**

| 排名 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 号码 | **31** | **09** | **07** | **17** | **03** | **11** | **12** | **29** | **04** | **22** |
| 评分 | 0.0581 | 0.0539 | 0.0530 | 0.0527 | 0.0516 | 0.0456 | 0.0434 | 0.0357 | 0.0332 | 0.0329 |

**步骤2 · 后区分析（TOP5）**

| 排名 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 号码 | **03** | **01** | **11** | **10** | **07** |
| 评分 | 0.1298 | 0.1122 | 0.1049 | 0.1004 | 0.0901 |

**步骤3 · 模式识别**

| 奇偶比 | 大小比 | 和值区间 |
|:---:|:---:|:---:|
| 3:2 | 3:2 | [80, 112] |

**步骤4 · 权重体系（集成学习模型）**

```
马尔可夫链23.81% + 频率加权19.05% + 贝叶斯平滑19.05% + K-Means聚类19.05% + 残差回归19.05%
方法链路: 5模型融合→回测权重优化→约束过滤→推荐生成
```

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## [4/4] 机选号码

| # | 前区 | 后区 | 评分 | 奇偶 | 大小 | 和值 |
|:---:|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **①** | **04 15 19 20 22** | **04 08** | **5.5657** ⭐ | 2:3 | 3:2 | 80 |
| ② | 12 13 17 22 30 | 04 05 | 5.2862 | 2:3 | 2:3 | 94 |
| ③ | 04 05 12 29 30 | 02 06 | 5.2664 | 2:3 | 2:3 | 80 |
| ④ | 12 19 20 28 33 | 05 06 | 5.1005 | 2:3 | 4:1 | 112 |
| ⑤ | 06 08 15 22 35 | 01 05 | 4.9794 | 2:3 | 2:3 | 86 |

---

> 📌 **数据真实** · 过程严谨 · 呈现简明 · 界面美观
> 开奖后把实际号码发我，帮你回滚迭代校正精度 🍀
```