开源了一个双色球 AI 预测项目， GitHub Actions 自动化实践分享

项目介绍

最近做了个练手项目，用来实践 GitHub Actions 的自动化能力。核心功能是让 CI/CD 流程完全无人值守地完成：数据爬取 → AI 预测生成 → 自动提交 → 部署上线。

GitHub 仓库： https://github.com/sinyu1012/Double-Color-Ball-AI 在线演示： https://double-color-ball-ai.vercel.app

## 效果展示

## AI 预测策略

每个 AI 模型会生成 5 组预测，分别采用不同策略：

| 策略 | 说明 | |——|——| | 热号追随者 | 选择最近 30 期高频号码，追踪热门趋势 | | 冷号逆向者 | 选择最近 30 期低频号码，期待均值回归 | | 平衡策略师 | 综合奇偶比、大小比、和值、连号等多维度平衡 | | 周期理论家 | 选择短期频率上穿长期频率的号码 | | 综合决策者 | 融合以上所有策略的综合方案 |

## 技术实现

### 自动化流程

通过 2 个 GitHub Actions 工作流 实现全自动运行：

1. 数据爬取：每天 22:00 自动爬取最新开奖数据，有更新则提交到仓库
2. AI 预测：每周一/三/五调用 4 个 AI 模型生成预测，自动部署到 Vercel

整个过程零人工干预，从数据获取到网站更新全部由 CI/CD 完成。

### 技术栈

• Python 爬虫 + OpenAI SDK + 纯 JS 前端
• GitHub Actions 定时任务 + Vercel 自动部署

## 开源亮点

• ✅ 完整的自动化实践：从定时任务、数据处理到自动部署的完整流程
• ✅ 多 AI 模型对接：统一接口同时调用 GPT/Claude/Gemini/DeepSeek
• ✅ 开箱即用：提供了环境变量模板、启动脚本、详细文档

## 适合学习

如果你想了解：

• GitHub Actions 的定时任务和自动提交
• Python 爬虫 + AI API 集成
• 纯前端数据可视化（无框架）
• Vercel 部署 + CI/CD 实践

可以参考这个项目的实现。

免责声明：AI 预测仅供娱乐和技术学习，不构成任何购彩建议。彩票具有随机性，请理性对待。

欢迎 Star / Fork / PR

GitHub 仓库： https://github.com/sinyu1012/Double-Color-Ball-AI 在线演示： https://double-color-ball-ai.vercel.app