以下摘录自发布者现有说明，不代表平台已完成运行验证。完整交付范围、限制与验收要求请继续阅读原文。
交付四个可单独运行的技能目录、Python 标准库脚本、脱敏样例、稳定 hash 和错误分支。 队伍、比赛引用、轮次、胜率和模拟次数都有边界检查；未知队伍、概率越界、晋级引用无法解析、模拟次数不足或样本不足时进入 REVIEW/HOLD。 固定赛事结构和 seed 重跑应得到稳定概率摘要；复盘必须要求真实冠军字段且不允许未来结果混入预测输入。 复盘报告必须保留 Top1、Brier、log loss、基线要求和 prediction_claim=false，不自动下注、不写入售彩账户。
公开来源或已获授权的脱敏赛事队伍与赛程 JSON 每场比赛的主队胜率或可审计的概率输入 模拟次数、固定 seed，以及已结束赛事的真实冠军用于复盘
运行冠军赛事结构标准化，确认没有 REVIEW。 运行轮次摘要，检查比赛数、晋级引用和概率输入，不把结构完整解释为预测有效。 运行 Monte Carlo 冠军概率模拟，保留固定 seed、次数和概率排序。 用多届已结束赛事复盘，并与均匀概率、简单排名基线比较，再由人工决定是否仅作研究参考。
本套餐只做体彩冠军竞猜的赛事结构整理、冠军概率模拟、候选分析和历史复盘，不提供必中冠军、投资建议、代投注、自动购买或收益承诺。竞猜赛事、结果选项、开售/停售和正式赛事结果以国家体育总局体育彩票管理中心最新公开安排及赛事组织机构公告为准；冠军赛事具有高不确定性，历史规律、机器学习和 Monte Carlo 不改变未来概率。请遵守所在地法律法规，理性参与、量力而行。
以下为套餐组成，实际执行顺序请按上方工作流说明。安装所需环境、账号与外部服务费用请在购买前确认。
检查淘汰赛轮次、晋级引用和比赛胜率输入的完整性 输入为脱敏赛事结构或上一步报告，输出结构化分析结果。
按淘汰赛结构和单场胜率进行可复现 Monte Carlo 冠军概率模拟 输入为脱敏赛事结构或上一步报告，输出结构化分析结果。
整理赛事队伍、淘汰赛轮次和单场胜率并执行结构校验 输入为脱敏赛事结构或上一步报告，输出结构化分析结果。
用历史赛事 Top1、Brier 和 log loss 复盘冠军概率模型 输入为脱敏赛事结构或上一步报告，输出结构化分析结果。
