Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
效率权限需确认clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

ssq-predictorssq 预测器

Agent Skill

ssq-predictor 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

5,214

周安装

213

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,670
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ssq-predictor(ssq 预测器)
来源仓库:https://github.com/ligo-gao/ssq-predictor
安装命令:
openclaw skills install ssq-predictor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ssq-predictor

简介

双色球彩票预测工具,基于历史数据分析生成区间平衡的号码推荐。使用冷热号分析、遗漏值追踪、区间分布优化等算法,生成符合历史统计规律的预测号码。当用户需要双色球号码预测、彩票号码分析、或历史开奖数据统计时使用此Skill。

SKILL.md

name
ssq-predictor
description
双色球彩票预测工具,基于历史数据分析生成区间平衡的号码推荐。使用冷热号分析、遗漏值追踪、区间分布优化等算法,生成符合历史统计规律的预测号码。当用户需要双色球号码预测、彩票号码分析、或历史开奖数据统计时使用此Skill。
version
1.0.0

双色球预测器 (SSQ Predictor)

基于历史开奖数据的区间平衡预测工具。

核心功能

  1. 特征工程分析 - 冷热号统计、遗漏值追踪、区间分布分析
  2. 区间平衡预测 - 确保红球在三区(01-11, 12-22, 23-33)合理分布
  3. 多组预测生成 - 提供6种不同分布模式的预测组合

使用方法

生成预测

cd ~/.openclaw/workspace/skills/ssq-predictor/scripts
python3 ssq_predict.py

在Python中调用

from ssq_predict import generate_predictions

results = generate_predictions(csv_path='ssq_history_100.csv', n_groups=6)
for r in results:
    print(f"{r['name']}: 红球 {r['red']}, 蓝球 {r['blue']}")

预测策略

区间分布模式

模式一区(01-11)二区(12-22)三区(23-33)说明
均衡型(2-2-2)2个2个2个最均衡分布
偏态型(3-2-1)3个2个1个偏小号
偏态型(2-3-1)2个3个1个偏中区
偏态型(1-2-3)1个2个3个偏大号
偏态型(3-1-2)3个1个2个偏一三区
偏态型(2-1-3)2个1个3个偏二三区

算法特点

  1. 冷热号加权 - 近期热号增加权重
  2. 遗漏值补偿 - 长期未出号码适当增加概率
  3. 区间强制平衡 - 避免小号或大号过度集中
  4. 随机扰动 - 保留随机性,避免过度拟合

数据文件

需要双色球历史数据CSV文件,格式如下:

# 双色球近100期开奖结果
# 数据来源:500彩票网
期号,红球1,红球2,红球3,红球4,红球5,红球6,蓝球,开奖日期
2026030,10,11,14,19,22,24,04,2026-03-19
...

注意事项

⚠️ 仅供娱乐参考 - 双色球是完全随机抽奖,任何算法都无法保证中奖。请理性购彩,量力而行。

文件结构

ssq-predictor/
├── SKILL.md
└── scripts/
    ├── ssq_features.py    # 特征工程模块
    └── ssq_predict.py     # 预测算法

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

79.7%
按下载量换算1,331

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills