riftcoach-agent

赛后自动复盘,把对局数据变成上分建议

riftcoach-agent 是一个面向《英雄联盟》玩家的赛后复盘教练 Agent,基于 Riot API 拉取确定性的对局数据(KDA、经济、视野、团战参与等),结合 RAG 检索英雄对位与打法知识,再用 LLM 生成针对性改进建议。项目强调“质量门控”:在输出前对 LLM 生成的建议做评估与过滤,避免空泛、错误或与数据不符的结论,从而让复盘内容更可信、可执行。后端用 FastAPI 提供接口,Python 实现,支持接入 Riot API 获取真实比赛记录。它解决的是普通玩家赛后不知道“自己哪里打得不好、下一把怎么改”的问题,把零散数据转化为结构化、有依据的教练反馈,适合想认真上分但缺少高段位指导的玩家。

开源 free 行业应用
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 106
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类行业应用
开发团队123Cx330Yrx
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,免费使用,需自行部署
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,fastapi,league-of-legends,llm,python,rag,riot-api
GitHub 星标★ 106
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-07-22 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-12
浏览次数1

使用教程

核心亮点

  • 用 Riot API 确定性数据做依据,建议可追溯到具体对局指标,减少 LLM 胡编
  • 引入质量门控与 LLM 评估环节,对生成建议做过滤,输出更稳
  • RAG 结合英雄对位与打法知识,建议比纯数据罗列更贴近实战

不足之处

  • 依赖 Riot API 与 LLM 调用,个人使用需自备密钥和额度
  • 项目早期,英雄覆盖与评估规则可能还不全面

适用场景

  • 玩家打完排位后自动生成赛后复盘报告
  • 教练或陪玩用它对学员对局做批量分析
  • 开发者基于它二次开发 LoL 数据分析与 AI 教练产品

替代项目

mobalytics、op.gg、deepleague

项目介绍

riftcoach-agent 是一个行业应用领域的开源项目,官方简介:A quality-gated League of Legends post-game coaching agent built on deterministic match data, RAG, and LLM evaluation.。项目使用 Python 开发,在 GitHub 上获得 109 星标。

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