@rivalhub/rival-rating

rival-rating

RR (Rival Rating) 绝对刻度标量 + PRISM 八维风格雷达 一套独立的 CS2 战术射击选手评分引擎。

这是什么

rival-rating 是一个纯函数评分库：输入一名选手的比赛指标（击杀、KAST、ADR、首杀、残局……）， 输出两样东西——

• RR 标量：一个绝对刻度的数字，1.00 = 联赛均值。跨赛季、跨比赛可比。
• PRISM 八维画像：一张风格指纹雷达图，形状表达打法风格，颜色表达水平高低。

它不依赖任何框架（无 React / 数据库 / 网络），只做计算。所有可调参数外置在版本化的 JSON 权重文件里，调参不改代码。

评分体系独立设计，不复刻 HLTV——借鉴其思路（KAST/Impact/Round Swing），但维度划分、 权重结构、着色方案均为自有设计。

安装

pnpm add @rivalhub/rival-rating

import { computeRR, computePrism } from "@rivalhub/rival-rating";
import rrWeights from "@rivalhub/rival-rating/weights/rr-v1.json";

const rr = computeRR(indicators, rrWeights);     // → { rr: 1.07, breakdown: {...} }
const prism = computePrism(cohort, prismWeights); // → 每名选手的八维 + 百分位着色

架构

demo / 数据源  →  RRIndicators（指标层 Layer 0，由调用方填充）
                       │
            ┌──────────┴───────────┐
         RR 标量                 PRISM 八维画像
       绝对刻度                 赛季内 z-score
     1.00 = 联赛均值            风格指纹 + 水平着色
     跨赛季可比                 冷启动收缩

关键设计：PRISM 是 cohort 级的。 八维靠赛季内全体选手的 z-score 标准化得出， 因此必须批量计算（不能单场单人算）。RR 标量则可单人计算，再用联赛均值锚定。

RR 标量

层级	算法	状态
Layer 1	上下文加权（eco 乘子 + 情境权重）	✅ 基础公式已实现，eco 乘子待真实数据校准
Layer 2	Round Swing / WPA（逐杀 ΔP）	🔒 待 ~1000 张图样本后开启

PRISM 八维

维	说明	α（风格比重）
火力 Firepower	纯输出，不看生存	0.40
首杀 Opening	首杀对枪赢下来	0.60
残局 Clutch	1vX 残局胜率	0.55
狙击 Sniping	AWP 风格标签	0.85
生存 Survival	活下来 / 低死亡率	0.20
道具 Utility	投掷物贡献	0.70
补枪 Trading	补枪、护队友	0.60
突破 Entry	开路尖刀，首先暴露	0.70

双编码：形状（轴半径）= 风格，颜色 = RR 百分位（水平）。每个维度的 α 决定它 偏「风格」还是偏「水平」——狙击轴 α=0.85（纯风格标签），生存轴 α=0.20（主要看水平）。

权重版本与状态

文件	内容	状态
weights/rr-v1.json	RR Layer 1 基础系数（HLTV 2.0 逆向公式作为过渡基线）	⚠️ 未用真实数据校准
weights/prism-v1.json	PRISM 八维 α 值 + 信号配置	⚠️ z-score cohort 待真实样本验证

当前为 0.1.0 脚手架版：算法骨架与测试齐备，但权重尚未经真实赛事数据校准。 待收集足量样本完成首次 cohort 校准后升至 0.2.0，权重验证稳定后才考虑 1.0.0。

所有数字外置，替换系数只需换 JSON 并升版本号，公式形状保持稳定。

开发

pnpm install
pnpm test          # vitest，20+ 用例
pnpm tsc --noEmit  # 类型检查

生态关系

仓库	角色
cs2-demo-format	demo 导出格式契约（RRIndicators 的上游数据来源）
RivalHub	消费方：解析 demo → 适配为 RRIndicators → 调用本库 → 展示

本库只负责计算，不感知数据从哪来、算完往哪去。RivalHub 在适配层 （to-rr-indicators.ts）把 demo 数据翻译成 RRIndicators，再喂给本库。

OCR 外部字段（保留在 RivalHub，不属于本库）

• ratingPro — 完美平台 RatingPro（OCR 摄入的第三方数据）
• we — 完美平台 RS（OCR 摄入）

这两个是「第三方摄入」，不挂 RR 品牌，原样保留在 RivalHub，与 RR/PRISM 互不干扰。