Seus erros, medidos.

Um erro é um número, não um adjetivo

Modelos de linguagem são notoriamente ruins em calibrar gravidade: chamam tudo de importante, ou nada. Então gravidade não é decidida pelo modelo. O estado de jogo é convertido em vantagem de ouro-equivalente, depois em probabilidade de vitória, e o erro é a queda que ele causou.

A avaliação nunca é um número solto, porque um coach precisa dizer por quê. A mesma posição aos 20 minutos, decomposta:

Ouro	−5.550
Experiência	−486
Torres	−2.000
Dragões	+1.300
Arauto	−450
Grubs	−360
Vantagem	−7.546

Ele também separa a culpa, porque morrer e o seu time perder o barão enquanto você empurrava a top são problemas diferentes:

direct

Você morreu, ou entregou o abate ou o objetivo. Decisão individual.

positional

Aconteceu longe de você, e você estava no lado errado do mapa. Leitura de mapa e rotação.

team

Você estava presente e mesmo assim deu errado. Execução de luta.

O relatório não fica numa aba

Ler que você errou aos 14:54 é uma coisa. Ver a marcação aparecer na tela, no minuto em que aconteceu, com a wave ainda empurrando e o dragão ainda no timer, é outra. Abra o replay no client do League e o RiftCoach desenha por cima.

Isso só funciona com um replay rodando, nunca durante uma partida ao vivo, e a recusa é garantida em código. É a mesma distinção que um treinador de futebol faz ao pausar o vídeo de domingo: a partida já acabou, não há nada para vencer.

Contra quem estava na sua frente

Ouro, experiência e farm comparados com o seu oponente direto, minuto a minuto. Acima da linha você estava à frente; abaixo, atrás.

Não é comparação com challenger, e isso é deliberado: para comparar a sua curva com a de um challenger seria preciso a timeline das partidas dele, minuto a minuto. O oponente direto é o contra alguém que a sua própria partida sustenta, e é quem de fato decidiu a sua rota.

Toda afirmação carrega sua evidência

A API da Riot não tem nenhum campo de estado da wave. Então uma ferramenta que afirma com confiança que você devia ter dado freeze está chutando, e você não tem como saber em que parte confiar. Cada afirmação é marcada com como ela foi obtida.

1. T1
   Medido

   Lido direto da telemetria da Riot. "CS aos 10 minutos era 61." Nada entre o número e a fonte.

2. T2
   Derivado

   Calculado da telemetria mais uma premissa declarada. "Perdeu prio às 14:10, derivado do ritmo de CS e da posição." A premissa é obrigatória.

3. T3
   Inferido

   Estimado por vídeo ou heurística. "A wave parecia estar em slow push." Útil, e nunca apresentado como fato.

Números de item e de campeão são injetados de um banco fixado no patch, e um validador rejeita qualquer coisa que não exista no seu patch. Ele nunca vai te mandar buildar algo removido seis patches atrás.

Ele distingue hábito de acidente

Um relatório sozinho não responde o que importa: isso é padrão, ou foi uma partida ruim? A partir da quinta partida analisada, o RiftCoach conta.

A contagem acontece em Python, nunca no modelo. O modelo recebe o número pronto e escreve em cima. É essa separação que impede um "você sempre erra isso" apoiado em duas partidas. Seu histórico é um arquivo na sua máquina, e um comando apaga tudo de verdade.

O que ele não faz

• Nunca roda durante uma partida ao vivo. Não por disciplina, e sim por arquitetura. O único componente que fala com o client do League se recusa a funcionar fora do modo replay, e reconfere antes de cada requisição.
• Não julga trocas de dano nem combos por telemetria. A timeline da Riot não emite nenhum evento de uso de habilidade, e vida é amostrada de minuto em minuto, o que é inútil para uma troca de três segundos. Isso só ganha evidência pelo caminho de vídeo, e mesmo lá continua inferido.
• A resolução de posição é de um ponto por minuto. É o que a timeline entrega, então todo erro medido tem precisão de minuto, não de segundo, e o minimapa desenha área, não ponto.