BikeControl (SwiftControl)
使用 Zwift Click、Zwift Play、Shimano Di2,或任何藍牙控制器搭配 MyWhoosh、Rouvy、Zwift 等。可於 iOS、Android、Windows 與 macOS 免費試用。
AI 翻譯
尚未偵測到更新。GitHub 發布版本後會顯示在這裡。
個人 GitHub 帳號下公開儲存庫的擁有者可以登入並驗證所有權,自行管理介紹,無需管理員核准。
登入並產生驗證檔案,在 30 分鐘內將其提交至此儲存庫的預設分支。其他分支或分叉儲存庫中的檔案無效。然後在下方檢查檔案,即可無需管理員核准直接管理專案。請保留檔案以維持管理權限。
如需登入,將前往登入頁面。登入後請回到此處,再次點擊所選的驗證按鈕。
在專案資料夾中執行 /nomorevibe verify,即可驗證所有權並自行管理介紹。
一分鐘完成驗證football_analysis
翻譯準備中
取自儲存庫 README
正在載入完整 README。
檢視完整 README ↗8개 유럽 리그와 월드컵 데이터를 통합해 팀 분석, 선수 탐색, 이적 적합도, 라인업과 스쿼드 계획을 제공하는 축구 스카우팅 플랫폼입니다.
web/)api/)src/, scripts/)news.db가 원본, football.db는 배포 시 재생성app.py, src/ui/)지원 리그는 Premier League, La Liga, Bundesliga, Serie A, Ligue 1, Liga Portugal, Eredivisie, Belgian Pro League입니다.
GitHub Actions / src/fetch_*.py
│
▼
data/*.csv · *.json · news.db
│ scripts/build_db.py
▼
data/football.db
│
src 분석·추천 도메인 로직
│
▼
FastAPI /api/*
│
▼
Next.js
자세한 계층과 변경 원칙은 ARCHITECTURE.md를 참고하세요.
Python 환경:
.\.venv\Scripts\python.exe scripts\build_db.py
.\.venv\Scripts\python.exe -m uvicorn api.main:app --reload --port 8000
프론트엔드:
cd web
npm install
npm run dev
브라우저에서 http://localhost:3000을 엽니다. Next.js가 /api/* 요청을
기본적으로 http://127.0.0.1:8000에 프록시합니다.
내부 Streamlit 분석 화면이 필요할 때만 다음을 실행합니다.
.\.venv\Scripts\python.exe -m streamlit run app.py
.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest
.\.venv\Scripts\python.exe scripts\validate_data.py --no-optional
cd web
npm run build
CI는 Python 컴파일, 8개 리그 API 스모크 테스트, 데이터 계약 검사와 Next.js 프로덕션 빌드를 수행합니다.
FB_SEASON_START: 활성 데이터 시즌 시작 연도. 기본값 2026 (전환 절차는 ARCHITECTURE.md)FB_LEAGUE: 로컬 수집기의 기본 리그. 기본값 EPLAPI_BASE: Next.js가 프록시할 FastAPI 주소QDRANT_URL, QDRANT_API_KEY: 벡터 탐색NEO4J_URI, NEO4J_USERNAME, NEO4J_PASSWORD: 그래프 기능OPENAI_API_KEY: Ask ScoutSCOUT_TOKEN: Ask Scout 접근 토큰SCOUT_ALLOW_PUBLIC: 로컬에서만 토큰 없는 Ask Scout를 허용할 때 trueALLOWED_ORIGINS: FastAPI에 직접 접근을 허용할 브라우저 origin 목록민감한 값은 .env 또는 배포 서비스의 비밀 환경변수에만 저장합니다.
api/ FastAPI 앱, 도메인별 라우터와 API 서비스
src/ 도메인 로직, 데이터 접근, 수집기, Streamlit 내부 UI
scripts/ DB 빌드, 데이터 검증, 벡터·KG 빌드, 운영 스크립트
tests/ API·시즌·데이터 계약 테스트
web/ Next.js 주력 UI
data/ 원본 데이터와 사전 계산 결과
.github/workflows/ CI와 정기 데이터 수집
배포 절차는 DEPLOY.md를 참고하세요.