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events/standings 创建 Team 前均经 team_names.normalize(已有,确认), TeamRepository.get_or_create 收敛为归一化唯一咽喉 + info 日志。 新增 team_aliases 表(NFKD 归一别名 → teams.id FK CASCADE), 定位三步链:normalize(name) → teams.name → team_aliases → insert。 不自动合并历史重复队;提供 POST /api/v1/admin/teams/aliases 显式添加。 迁移 0020_team_aliases + Admin 别名管理端点(admin_teams.py)。 全量测试 270 通过。
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