BetLab Model

Qué hace

Cada tarde el sistema importa los partidos del día siguiente, los enriquece con estadísticas y se los pasa a un modelo de lenguaje que produce un análisis prepartido. Un segundo modelo, el validador, revisa cada pronóstico y le asigna una probabilidad; el código, no el modelo, decide qué se publica según cuota, mercado y probabilidad mínima. Después del partido, la liquidación se recalcula sola contra el marcador real.

Lo que hay dentro

• Pipeline prematch → publicación → postpartido, con auditoría de cada llamada a los LLM (estado HTTP, cuerpo y request-id).
• Panel para inversores con rendimiento en unidades y trazabilidad de cada decisión.
• Contenido automático: texto, locución con TTS, video con Remotion y con Python/PIL, miniaturas, y publicación en YouTube y Telegram.
• Videos de previa por partido seleccionados por liga y región, con un Short por cada video largo.
• Subida a YouTube sin cuota de API: un navegador real pilotado con Playwright contra YouTube Studio, con verificación de que el video quedó publicado de verdad.

Arquitectura

API NestJS con Prisma sobre PostgreSQL, panel Angular, tres workers Python por rol (prematch, postpartido, media) y un renderizador Node. Todo en contenedores detrás de Cloudflare Tunnel. El canal público del proyecto es @BetLabModel.

Lo difícil

• Que un LLM no tenga la última palabra sobre dinero: los umbrales, la banda de cuotas y la lista blanca de mercados viven en código y en base de datos, no en el prompt.
• Producir varios videos al día con costo cero de API y verificar cada publicación desde fuera.