文字流暢，不代表事實已核實

生成式 AI 能整理資料和解釋內容，也可能自信地寫出錯誤事實或不存在的來源。NIST 的生成式 AI 指引把這類問題列為需要管理的風險。

閱讀足球分析時，先找可打開的消息來源、數據來源及更新時間。只有流暢理由、沒有可追溯證據的文章，應視為尚未充分支持的觀點。

概率需要方法，不能靠語氣

若一篇文章顯示主勝、和局及客勝概率，應交代它們由甚麼模型、甚麼輸入和哪個版本得出。三個數字合計為 100%，只能說明格式完整，不能證明準確。

概率是對不確定結果的估計。例如 60% 的預測本來就容許其他結果發生。若沒有已定義和驗證的概率模型，使用『哪些因素支持、哪些因素反對』的定性分析更誠實。

每篇分析都要有可以推翻它的條件

有用的分析會說明假設，例如某個位置的人選、主客場樣本或資料截至何時，再列出哪些新資訊會令結論改變。『一定贏』不能代替條件。

正選公布、比賽改期或關鍵資料修訂後，應清楚記錄改動時間和原因。新的判斷可以取代舊判斷作當前參考，但不應抹掉原先版本。

往績要看完整樣本

檢查紀錄是否在開波前留下、是否包括失敗案例、有沒有刪除或改寫，以及一共累積多少場。只展示連續命中的幾場，不能代表長期表現。

若使用概率，除了命中與否，還要觀察相近概率的事件長期發生比例是否接近預測。回報數字則另需當時可取得的價格及明確計算方法；沒有這些條件，不宜只靠一個漂亮百分比判斷品質。

本站現在如何計算勝率與比分

本站使用帶時間衰減與聯賽平均收縮的 Poisson 實驗模型，將主隊主場及客隊作客的入失球估算為兩隊入球分佈，再計算主勝、和局及客勝概率。365 日半衰期、10 場先驗與最多三年資料範圍均在回測前固定。

歷史賽果取自 CC0 的 OpenFootball，現季資料取自 football-data.org；2025/26 歷史源只取得 353／380 場，27 場缺失不補造。球隊樣本偏少時估計較依賴聯賽平均，頁面會顯示樣本數。正選、傷停、盃賽與逐場對手強弱校正尚未納入。

預測比分是機率最高的單一比分，並非把預期入球四捨五入；它也可能與勝負方向不同。AI 只整理已計算的結果及證據，不能自行填寫或更改概率。

回測、校準和投注回報是不同事情

以 2022/23、2023/24 球季起步，按時間推進回測 2024/25 完整 380 場；同日和之後的賽果不參與當次預測。使用的是事後整理的最終賽果，不是假裝保存了當時的即時資料。

勝負方向命中 51.1%，首選比分命中 13.4%；Log loss 約 1.002、Brier 約 0.598，聯賽平均基準分別約 1.080、0.655。完整概率分組表見分析往績頁。模型尚未校準，這些測試不代表未來準確率；沒有歷史可成交賠率，因此未回測投注回報。

沒有實盤賠率時先觀望

目前未接入有效實盤賠率，模型概率亦未獨立校準或驗證投注回報，因此投注建議維持觀望；讀者頁不顯示模型推算的參考賠率表。

文章把模型最高概率結果與是否選邊分開：主客場歷史不足、最高概率低於 45%，或首兩項相差少於 10 個百分點時先觀望。這些是保守的編輯門檻，不是校準信心或投注優勢。本功能只供成年人參考，不提供注碼、追損或自動投注。

預覽與正式發布如何更新

模型預覽可顯示未來 14 日賽事，與正式存檔分開；每 30 分鐘的雲端任務在開波前 24 小時至 15 分鐘內檢查初稿。兩隊完整正選在開波前兩小時內公布後，可另加一版正選更新；原勝率不會冒稱已重算。舊版保留來源、時間及模型輸出。

每次最多嘗試兩場，香港日期每日最多 20 次 AI 請求，包括失敗；每場最多三次，失敗間隔至少 30 分鐘。沒有合資格比賽便不調用 AI。來源過期、資料改變或生成失敗時不發布。