Baseline — 會交代計算過程的 NBA 分析

⚠ 僅限 NBA 統計分析——不提供任何投注或博彩建議。 下方每個數字都是帶有明確不確定性區間的模型化機率，不是選擇，也不是建議。本工具不給出任何行動標籤，也從不把結果說成確定。

它能做什麼

Baseline 把一場 NBA 對戰轉成可重現的統計分析，只使用已公開的 NBA 統計資料。指定一場比賽，你會得到模型化比分、主場分差、讓分、總分、勝率，以及中央 60% 區間。指定一位球員，你會得到預期上場時間，以及模型化的得分、籃板、助攻、三分球與 PRA。

差別在於數字背後有什麼。每份分析都附上模型版本、資料截止日、來源賽季，而在賽季尚未開打時，會明確標示已採回退資料。表格由確定性的渲染器產出，而不是語言模型即興寫文案，因此同一個截止日的同一個請求會得到同一個答案。

適用時機

• 特定對戰的賽前判讀。 「10 月 23 日湖人對 76 人，模型怎麼說？」你要的是來自公開統計的比分、分差與勝率，而不是憑感覺。
• 新賽季、新陣容。 陣容每年夏天都會變動。Baseline 會用當前陣容與每位球員自身的 NBA 資歷重建 240 分鐘輪換，而不是悄悄沿用去年的球隊。
• 有上場時間依據的球員數據。 上場時間驅動估計值，而列出的隊友狀態會重新分配這些時間，所以「這個數字為什麼是這樣」真的答得出來。
• 你必須為數字辯護。 需要說明數字從哪來的分析師、記者與夢幻籃球玩家，會拿到截止日、來源賽季、輪換與完整 JSON。

運作方式

1. 建立輪換。 對未來比賽，CLI 會抓取兩隊公開的目標賽季陣容與每位球員前一賽季的 NBA 資歷，然後估出一組十人、240 分鐘、每人上限 38 分鐘的輪換。
2. 收縮先驗值。 球員的場上進攻評分、防守評分與節奏，依 0.60 × min(1, prior_player_minutes / 1200) 向上一賽季聯盟均值收縮，再以估計的輪換時間加權。
3. 混合陣容與球隊。 陣容輪廓與前一球隊輪廓依 clamp(0.90 − 0.45 × retained_prior_rotation_minutes_share, 0.45, 0.90) 混合。上一季輪換流失越多，模型越信任新陣容——人員流動改變的是數字本身，不只是信心標籤。
4. 吸收實際比賽。 兩隊都打過比賽後，其觀測輪廓會以 games / (games + 12) 混入。只打一場的樣本幾乎不會讓數字移動。
5. 換算成分數。 每支進攻以聯盟平均為基準對上對方防守，按模型化節奏換算，再依主場優勢與已知休息天數調整。
6. 量化不確定性。 以常態殘差分布產生勝率，以及你要求的任何門檻機率。陣容流動與沒有 NBA 資歷的球員會讓區間變寬，而不是被藏起來。

有何不同

• 它模擬實際上場的人。 多數快速分析沿用上一季的球隊評分。Baseline 用公開陣容與每位球員自身的資歷建立當前陣容輪換，並在官方傷病報告列出某人缺陣時，重新分配這 240 分鐘。
• 數字可重現。 CLI 負責渲染報告，並在每次執行蓋上模型版本、截止日、來源賽季與回退標記。重跑分析會得到同一個數字，或打開 JSON 一路追溯。憑記憶回答的聊天模型兩者都做不到。
• 來源具名，數值有標籤。 球隊與球員統計來自 ESPN 公開統計；傷病狀態來自白名單網域上、帶時間戳的 NBA 官方傷病報告 PDF。來源未公開的部分——個別球員評分與使用率——在這裡以明列公式計算，並標示為計算值，不會冒充成公開資料。若必要陣容或來源不可得，執行會失敗並說明原因，不會悄悄改用其他來源或憑空猜測。

範例

輸入：game --home PHI --away BOS --season 2026-27 --as-of 2026-11-10（選用：--margin-threshold 4.5 或 --total-threshold 224.5）

輸出：一個對戰標題與三張 Markdown 表——一張模型／脈絡表，含比分、主場分差與其中心 60% 區間、總分、勝率、出賽狀況、來源賽季與信心；一張兩隊陣容表，含模型化強項、弱項、主要加入與離隊，以及每 100 回合的進攻／防守／淨值人員效應；還有一張兩隊人員影響表，含新加入球員的上場時間與角色訊號，以及因出賽狀況造成的時間與數據變化。

該指令的範例輸出為費城 113.2、波士頓 115.3、主場分差 −2.0、勝率 0.4426——波士頓小幅領先，這是模型說的，而不是硬給的預測。

輸入格式

• 以自然語言描述兩隊與日期
• 選擇賽季（2025-26、2026-27）與明確的 --as-of 目標日期
• 球員姓名，可含或不含球隊
• 選用的數據項目：pts、reb、ast、fg3m、pra 或 all
• 由你自行提供的選用門檻——分差、總分，或某一項球員數據
• 選用的 NBA 官方傷病報告 PDF 直接網址（必須位於 official.nba.com 或 ak-static.cms.nba.com）
• 選用的手動情境調整（以分計）
• 以中文或英文渲染的 Markdown 表，或以 --format json / --output 輸出完整 JSON

涵蓋範圍與資料深度

來源：ESPN 公開統計，加上白名單網域上帶時間戳的 NBA 官方傷病報告 PDF。

• 球隊輪廓 — 進攻評分、防守評分、淨評分、節奏、出賽場次
• 近期狀態 — 球隊最近 N 場比賽，用於季中混合
• 休息脈絡 — 球隊自身的比賽紀錄與日期
• 球員比賽資歷 — 每場上場時間、得分、籃板、助攻、三分球與日期
• 球員角色與使用率先驗 — 賽季上場時間、評分與使用率；個別評分與使用率在此計算，而非公開資料
• 每 36 分鐘數據率 — 得分、籃板、助攻、三分球
• 賽程 — 比賽 ID、日期與主客場安排
• 陣容 — 目標賽季陣容；過往賽季則依該賽季自身統計重建
• 出賽狀況 — 帶時間戳的 NBA 官方傷病報告 PDF

它不做什麼

• 它不會告訴你該怎麼用這個數字。 門檻由你提供；工具只回傳超過門檻的模型化機率，不給任何行動標籤。
• 它不會確認先發五人，也不會確認上場時間限制。 官方報告無法證明陣容，除非你提供官方確認來源，否則該欄位維持不可得。
• 它不是訓練過的集成模型。 沒有超參數擬合、沒有對手專屬的球員防守、沒有旅行、海拔或裁判特徵，也沒有逐回合的球權資料。
• 它尚未校準。 模型自身的驗證狀態指出，其權重與不確定性項尚未經過滾動前向訓練。樣本很小或出賽狀況不明時，請把信心視為偏低。
• 它不會給你過往陣容的位置或背號。 對歷史比賽，陣容是依該賽季自身統計重建——所有留下上場時間的人——因此它對「誰上場」是正確的，並會明說位置與背號不可得，而不是猜測。