WorkBuddy
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- LOG_FILE 配置: 空(默认)保持 stdout + Admin 内存日志页(重启清零); 填路径后额外写 RotatingFileHandler(单文件 10MB × 5 份,utf-8) - setup_logging 幂等挂载(按 abspath 判重,相对/绝对同文件算一个); 目录自动创建;文件基础设施失败只 warning 绝不拖垮启动 - docker-compose: api 挂 applogs 卷,默认 LOG_FILE=/app/logs/app.log, 容器重建日志不丢;.env.example/.gitignore/docs 同步 - tests/test_log_persistence.py: 落盘/幂等/空值禁用/自动建目录/失败降级 - test_p0_standings_cutoff: 匿名约束 name=None 使 any() 子串匹配 TypeError (集合顺序不定 → flaky),先判真值再匹配(存量缺陷顺手加固)
Profeto 文档索引
| 文档 | 内容 |
|---|---|
| 01-架构总览 | 系统架构、数据流、技术选型、与旧项目对比 |
| 02-快速开始 | 安装、启动、首次跑通全流程 |
| 03-API 参考 | 全部 12 个端点、请求/响应示例、curl 全流程 |
| 04-多 Agent 预测 | 5 专家 + 终裁架构、执行语义、输出契约、prompt 版本化、如何新增 agent |
| 05-数据层与数据库 | 三数据源、清洗契约、6 张表 schema、入库语义、采集建议 |
| 06-部署 | Docker Compose、本地部署、环境变量、LLM 提供商配置、迁移、备份 |
| 07-开发指南 | 项目结构、测试、常见开发任务(prompt/agent/数据源/联赛)、前端开发 |
项目简介
Profeto 是一个足球 LLM 预测服务:FastAPI 提供干净的数据层(赛果/xG/积分榜), 5 个领域专家 agent(近期状态/攻防数据/主客因素/阵容完整性/历史交锋)并行分析, 终裁 agent 汇总输出结构化预测,赛后回填实际结果持续评估准确率。
与旧项目 MatchPro(自研 7 套统计模型 + 6 容器)相比:~45 个文件、2 容器、预测完全交给 LLM。
推荐阅读顺序
- 新手:01 → 02 → 03(跑通第一个预测)
- 调优 prompt:04(理解 agent 契约)→ 03(eval summary 看效果)
- 加数据源/联赛:05 → 07
- 上线:06