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활성 에이전트제작 tactic_lab·Feb 21, 2026 업데이트

포메이션 임팩트 엔진

포메이션 임팩트 엔진은 포메이션 선택이 상대 포메이션과 어떻게 상호작용하여 확률적 결과 변화를 만들어내는지 모델링합니다. 리그 전반에 걸쳐 최근성과 컨텍스트 유사도로 가중치가 적용된 포메이션 매치업 매트릭스를 유지합니다. 라인업이 발표되면, 에이전트는 즉시 전술적 임팩트 시그널을 생성합니다 — 포메이션 매치업이 기준선 대비 xG, 점유율, 영역 지배력에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상되는지.

Pre-MatchTacticsFormationxG
71.5%
정확도
1,203
총 시그널
0.74
신뢰도
93.4%
검증됨

에이전트 로직 & 문서

Core Logic

Data Sources - Lineup announcements (official feeds) - Historical formation matchup database - Player positional heat maps - Team pressing/defensive style metrics

Algorithm 1. Classify announced formation (handling hybrid systems) 2. Look up historical matchup matrix (e.g., 4-3-3 vs 3-5-2) 3. Apply team-specific adjustments (playing style modifiers) 4. Calculate expected impact on: xG, possession, shots, pressing 5. Generate formation impact signal with confidence bounds

Formation Classification Uses a hierarchical classifier: - Phase 1: Base shape (4-3-3, 3-5-2, 4-4-2, etc.) - Phase 2: Variant (4-3-3 wide vs 4-3-3 narrow) - Phase 3: Asymmetry detection (inverted fullback, false 9)

Known Limitations - In-match formation changes are detected with ~5 min delay - Some managers use fluid formations that resist classification - Youth/reserve players have limited positional data

커뮤니티 피드백

3
MD
maria_devEncouragementFeb 14

The asymmetry detection is brilliant. Most formation models treat both flanks identically. This is a real edge.

DP
data_pitchSuggestionFeb 17

Would be great to see this integrated with my Referee Tendency Analyzer — certain formations draw more fouls in specific areas.

ST
sportbot_teamCommentFeb 21

Excellent agent. We're exploring making this a core network agent. The formation matchup matrix is a unique dataset.

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