7 часов назад, N.Isaev сказал:

Не пробовали с агентом писать программу? Мне мой калькулятор агент писал, много чего интуитивно сам понял . Там где выбираете direct, вкладка agent. При отправки ему промта, он обрабатывает промт через несколько моделей ИИ. Он поддерживает фото, пайтон коды и txt

У него сын-программист,зачем ему агенты)

4 часа назад, Sweet Tooth сказал:

Увы, нет в наличии

как скажешь)

12 минут назад, Farel сказал:

То есть реально получается программу типа моей, можно вообще за 3-4 часа с нуля сделать до 100%, если не тупить, а просто нужно написать правильные слова ИИ. Просто слов нет, можете дальше сидеть на своих эксель программах.  

а зачем нужна программа, "типа твоей"?

3 часа назад, Dave сказал:

Где Грааль, черт побери? Когда мы уже будем купаться в золоте?))) 

с 2 августа ,так говорят злые языки,я уже продал машину и жену жду ОЗ на 3 Германии

4 минуты назад, good_bye сказал:

а зачем нужна программа, "типа твоей"?

Какую угодно можно сделать, вообще любую, даже ту, которая даже тебе во сне снилась. Свою программу как пример привел. Если не тормозить, то реально можно с помощью Арены, сделать менее чем за 3-4 часа. АБСОЛЮТНО ЛЮБУЮ ПРОГРАММУ. Просто нужно ИИ  написать правильные слова.

Изменено 28 июля28 июль пользователем Farel

19 минут назад, Farel сказал:

Какую угодно можно сделать, вообще любую, даже ту, которая даже тебе во сне снилась. Свою программу как пример привел. Если не тормозить, то реально можно с помощью Арены, сделать менее чем за 3-4 часа. АБСОЛЮТНО ЛЮБУЮ ПРОГРАММУ. Просто нужно ИИ  написать правильные слова.

ну так оглянись все с программами до тебя уже, супергерой нашелся,истин несет😂

8 минут назад, good_bye сказал:

ну так оглянись все с программами до тебя уже, супергерой нашелся,истин несет😂

Ну ты прям герой, когда в теме просишь поправить прогу на экселе. И работаешь в темах с каким-то мусором за 5 минут сделанным, где даже кэфы неправильно рассчитываются. Ладно проехали. Пока ты просто занимаешься ерундой, я ради прикола делаю сейчас прогу на Арене, аналог, как у топовых синдикатов Starlizard и Pinnacle Quant. Просто так ради интереса. Посмотреть с каким инструментом они работают.

Изменено 28 июля28 июль пользователем Farel

12 минут назад, Farel сказал:

Ну ты прям герой, когда в теме просишь поправить прогу на экселе. И работаешь в темах с каким-то мусором за 5 минут сделанным, где даже кэфы неправильно рассчитываются. Ладно проехали. Пока ты просто занимаешься ерундой, я ради прикола делаю сейчас прогу на Арене, аналог, как у топовых синдикатов Starlizard и Pinnacle Quant. Просто так ради интереса. Посмотреть с каким инструментом они работают.

в шоу Петросяна на второй канал,минимум)) Привет синдикатам

52 минуты назад, good_bye сказал:

единственно зачем я слежу за этой темой,ставить обратки,тебе куча людей говорят базу,но ты считаешь себя умнее всех)) к сожалению у меня не получается выбирать твои ставки для обраток в этом ты мастер...Поэтому ждем августа,куплю жене сапоги))

Реально тугой. Я за час практически сделал программу как у синдикатов, так чисто по играться. Просто нужно ИИ написать правильные слова. Выше был не бред, который ты обычно несешь, а реальные слова, и вот факты.

В 15.07.2026 в 09:14, Farel сказал:

Этот промт скиньте GLM 5.2 MAX, тот который кодер на Арене аи, сделает вам нечто подобное как у меня за 30-40 минут, работающее на 80%. Потом с недельку конечно придется повозиться, чтобы вылизать код, сделать парсер работающий и другие мелочи. Удачного дня. 

 

Ты — Senior Full Stack архитектор и разработчик. Твоя задача — спроектировать и выдать код фундамента платформы AI-аналитики футбола (имя проекта).

Создать фундамент для платформы AI-аналитики футбола, в которой парсер, база данных, API, фронтенд и система алгоритмов являются независимыми расширяемыми модулями. 
Главный приоритет — масштабируемость, возможность добавлять новые алгоритмы без изменения существующего кода и корректное выполнение массового бэктестинга по историческим данным.
Архитектура системы алгоритмов (обязательное требование)

Правила генерации

Создавай production-ready код.
Не используй заглушки.
Не используй TODO.
Не сокращай код.
Не используй псевдокод.
Каждый файл выводи полностью.
Все импорты должны существовать.
Все зависимости должны быть совместимы.
Структура проекта должна быть полностью рабочей после установки зависимостей.
Код должен запускаться без дополнительного рефакторинга.
Если ответ приближается к лимиту контекста, не сокращай код и не заменяй его описанием. Вместо этого закончи текущий файл и продолжи генерацию со следующего файла в следующем сообщении, сохраняя полную структуру проекта."
Архитектура должна быть рассчитана на:

100+ лиг;
более 500 000 матчей;
более 100 алгоритмов;
несколько миллионов записей статистики и коэффициентов;
возможность в будущем заменить SQLite на PostgreSQL без переписывания бизнес-логики.

Главная цель проекта — долгосрочное развитие платформы. В будущем количество алгоритмов может увеличиться до десятков или сотен. Архитектура должна позволять добавлять новые алгоритмы без изменения существующего кода.

Обязательные требования:

Каждый алгоритм представляет собой отдельный модуль (отдельная папка или файл).
Каждый алгоритм реализует единый интерфейс BaseAlgorithm.
Система автоматически обнаруживает все алгоритмы при запуске (auto-discovery через реестр или динамический импорт), без ручной регистрации в основном коде.
При добавлении нового файла алгоритма он автоматически становится доступен:
в API;
в интерфейсе React;
в системе бэктестинга;
в списке доступных стратегий.
Основной код проекта не должен изменяться при добавлении нового алгоритма.
Алгоритмы не должны зависеть друг от друга.
Каждый алгоритм хранит собственные настройки, описание, версию и параметры.
Каждый алгоритм может использовать любые статистические показатели матча.
Каждый алгоритм должен получать полностью подготовленный объект MatchData, а не обращаться к базе самостоятельно.
Каждый алгоритм возвращает строго типизированный результат PredictionResult.
Бэктестер должен работать как независимый модуль.
Алгоритм не должен знать, что идет бэктест.
Движок последовательно подает исторические матчи в хронологическом порядке.
Алгоритму запрещено видеть будущие матчи.
Для каждого матча сохраняется решение, коэффициент, итог, прибыль и служебные метрики.
После завершения рассчитываются ROI, Yield, Win Rate, Profit, Drawdown, количество ставок, средний коэффициент, серия побед и поражений.
Все результаты сохраняются в базе данных.
Алгоритмы будут добавляться на языке Python.

Стек:

Парсер: Python + Playwright (для рендеринга JS на livescore.in)
База данных: SQLite (через SQLAlchemy ORM)
Обработка данных: Python (модульная архитектура для легкой замены/добавления алгоритмов)
Фронтенд: React + Vite + TypeScript + Tailwind CSS
Входные данные: страница матча на https://www.livescore.in/ru/ (статистика, xG, владение, удары, угловые, карточки, коэффициенты, тоталы, форы, исходы, счет матча).

Критические новые требования к функционалу:

Гибкий парсинг по лигам и временным диапазонам:

Реализуй CLI‑интерфейс (или API‑эндпоинт) для запуска парсера с параметрами:
league_name_ru: название лиги на русском (например, «Английская Премьер‑лига», «Ла Лига»). Система должна уметь мапить это название на внутренний ID/URL лиги на livescore.in (создай словарь маппинга в конфиге).
years_range: число от 1 до 7 (сколько лет назад парсить). Например, 3 = парсим матчи за последние 3 года, включая текущий сезон.
Парсер должен уметь обрабатывать два режима:
Архивные матчи (за выбранный диапазон лет): полный проход по календарю лиги, сбор статистики и коэффициентов на момент матча (если доступно) или постматчевой статистики.
Текущие/будущие матчи: отдельный режим для сбора предстоящих игр (расписание) и коэффициентов в реальном времени.
При повторном запуске для той же лиги система должна проверять, какие матчи уже есть в БД (по дате и командам), и не дублировать их, а только обновлять коэффициенты (если есть новые) или догружать недостающую статистику.
Добавь возможность добавлять новые лиги: достаточно внести пару «название на русском : URL/ID лиги» в конфиг (JSON/YAML), и парсер начнёт работать с ней без изменения кода.
База данных (SQLite + SQLAlchemy):

Расширь схему:
Leagues: id, name_ru, name_en, livescore_id/url, created_at.
Matches: id, league_id, home_team, away_team, date, status (upcoming, live, finished), url, created_at, updated_at.
Odds: id, match_id, market_type (1X2, Handicap, Total), value, timestamp (когда были собраны).
Stats: id, match_id, metric_name, value, period, timestamp.
ProcessedResults: id, match_id, algorithm_name, result_json, timestamp, is_backtest (флаг: true, если результат получен в режиме бэктестинга).
Добавь уникальные индексы на (league_id, home_team, away_team, date) для предотвращения дублей.
Добавь индекс на date для быстрого поиска по временным диапазонам.
Режим бэктестинга (Backtesting):

Реализуй отдельный модуль/скрипт backtester.py.
Логика бэктестинга:
На вход: название лиги, диапазон дат, имя алгоритма.
Система выбирает из БД все матчи в указанном диапазоне, отсортированные по дате.
Для каждого матча последовательно вызывает выбранный алгоритм (передавая ему сырые данные матча).
Алгоритм возвращает решение (например, «ставка на П1», «тотал больше 2.5») и метрики (ожидаемая прибыль, ROI, количество ставок).
Результаты сохраняются в ProcessedResults с флагом is_backtest = true.
Вывод: итоговая статистика бэктеста (общая прибыль, процент проходимости, максимальная просадка) должна возвращаться в структурированном виде (JSON) для фронтенда.
Модульная система алгоритмов (processing):

Каждый алгоритм — отдельный класс, реализующий интерфейс:
def process(match_data: dict) -> dict: возвращает решение и метрики.
def backtest(matches: list[dict]) -> dict: (опционально) может быть реализован внутри класса для оптимизации, но базовый вызов идёт через общий цикл бэктестера.
Пример алгоритма: «Стратегия на xG» (если xG хозяев > xG гостей + порог, то ставка на П1).
Система должна позволять легко добавлять новые алгоритмы без изменения основного кода.
Парсер (scraper):

Используй Playwright для загрузки страниц.
Реализуй логику навигации по календарю лиги для сбора архивных матчей (перебор дат/туров).
Для текущих матчей — отдельный эндпоинт/страница на livescore.in.
Добавь задержки (random sleep) и обработку ошибок (404, таймауты, изменения верстки) для устойчивости.
Данные должны валидироваться через Pydantic перед сохранением в БД.
Фронтенд (React + Vite + TypeScript):

Добавь страницу «Парсинг и управление данными»:
Форма выбора: лига (выпадающий список из БД), диапазон лет (1–7), кнопка «Запустить парсинг».
Статус‑бар: прогресс парсинга, количество обработанных матчей, ошибки.
Добавь страницу «Бэктестинг»:
Выбор лиги, диапазона дат, алгоритма из списка.
Кнопка «Запустить бэктест».
Таблица результатов: ROI, прибыль, количество ставок, график прибыли по времени.
Добавь страницу «Аналитика»: отображение сырых данных матча (как на скриншоте: прогресс‑бары для xG, ударов, угловых и т.д.).
Организация кода и запуск:

Структура: scraper/, db/, algorithms/, backtester/, api/, frontend/.
requirements.txt и package.json с зависимостями.
README.md с инструкцией: как настроить маппинг лиг, как запустить парсинг одной лиги, как запустить бэктест.
Пример JSON‑конфига для маппинга лиг:
{
"Английская Премьер‑лига": "premier-league-id-on-livescore",
"Ла Лига": "la-liga-id-on-livescore"
}
Выходные данные:

Полный код ключевых файлов (scraper.py, models.py, backtester.py, algorithms.py, server.py, App.tsx и т.д.) или ссылки на структуру файлов с кратким описанием.
Инструкция по запуску проекта.
Примеры SQL‑запросов для проверки данных (например, «все матчи АПЛ за последние 3 года», «результаты бэктеста алгоритма X»).
Пример того, как добавить новую лигу и новый алгоритм.

Промт.

8 часов назад, Farel сказал:

В общем вот как по итогу запустил прогу. Парсинг правда еще не работает, но таким же способом и парсинг делается, и любое меню переделывается, и что угодно добавляется. Любая кнопка, любой парси

 

нг, хоть на 3 сайта сразу. Все делают ИИ, мы просто пишем им, что нам нужно. Выделить все - контрол + А. Создать файл - шифт + F4.

Как запускать все это дело.

55 минут назад, Farel сказал:

Реально тугой. Я за час практически сделал программу как у синдикатов, так чисто по играться. Просто нужно ИИ написать правильные слова. Выше был не бред, который ты обычно несешь, а реальные слова, и вот факты.

Фарел, а если на "чистоту", то получается что вся твоя прога выдает данные по архиву, так? У тебя есть архив, сделанный на основании каких то там твоих рассчетов. Ты по ним отбираешь игры. А в чем разница между твоей прогой и  обыкновенным отбором по архиву кф какой нибудь букмекерской конторы?

1 час назад, Farel сказал:

Реально тугой. Я за час практически сделал программу как у синдикатов, так чисто по играться. Просто нужно ИИ написать правильные слова. Выше был не бред, который ты обычно несешь, а реальные слова, и вот факты.

Ну, вот это уже что-то серьёзное! Такое бы я купил.

59 минут назад, Агент007 сказал:

Фарел, а если на "чистоту", то получается что вся твоя прога выдает данные по архиву, так? У тебя есть архив, сделанный на основании каких то там твоих рассчетов. Ты по ним отбираешь игры. А в чем разница между твоей прогой и  обыкновенным отбором по архиву кф какой нибудь букмекерской конторы?

В том, что ставки валуйные. По простому говоря, вероятность 66%, график выше, а кэф средний 1.72. Вот и считай. Ставки получаются прибыльные на дистанции.

9 минут назад, Farel сказал:

В том, что ставки валуйные. По простому говоря, вероятность 66%, график выше, а кэф средний 1.72. Вот и считай. Ставки получаются прибыльные на дистанции.

Ты высчитываешь валуй по уже сыгранным играм, по архиву?

8 минут назад, Агент007 сказал:

Ты высчитываешь валуй по уже сыгранным играм, по архиву?

Скрины выше бэктестинга, конечно по архиву. А какие-то ещё варианты бывают?

9 минут назад, Агент007 сказал:

Ты высчитываешь валуй по уже сыгранным играм, по архиву?

 

И потом этот же алгоритм делает отбор по предстоящим матчам.

Маэстро скинул мне первую  версию, которая на 80%, буду допиливать и тестировать

 

Изменено 29 июля29 июль пользователем good_bye

чуть допилил. Приятно видеть ))

Общий вердикт и рекомендации

Оценка: 8.5 / 10. Код представляет собой очень качественную и продуманную архитектуру уровня junior/middle quant-аналитика. Ансамбль гибко адаптируется под входные данные. С точки зрения вычислительной эффективности (Python + Tkinter) он будет работать мгновенно, не требуя GPU или долгих расчетов.

начал допиливать и меня не оценили (((

1 час назад, good_bye сказал:

Маэстро скинул мне первую  версию, которая на 80%, буду допиливать и тестировать

 

Что это за ужас, а парсер нельзя было сделать за 10 минут? Так и будешь в ручную таскать данные? А спать когда?

6 часов назад, Farel сказал:

И потом этот же алгоритм делает отбор по предстоящим матчам.

Результат 

 

Ставь в обратку! @good_bye же тебе об обратке много раз показал. 

4 минуты назад, Sweet Tooth сказал:

Результат 

 

Ставь в обратку! @good_bye же тебе об обратке много раз показал. 

Детский сад. Вин рейт 66%, ясное дело, что некоторые ставки будут проигрывать. Тем более с 1 тура начал.

11 часов назад, Farel сказал:

Какую угодно можно сделать, вообще любую, даже ту, которая даже тебе во сне снилась. Свою программу как пример привел. Если не тормозить, то реально можно с помощью Арены, сделать менее чем за 3-4 часа. АБСОЛЮТНО ЛЮБУЮ ПРОГРАММУ. Просто нужно ИИ  написать правильные слова.

)))