Raw Match JSON • eventos não comprimidos
18.420 linhas • round_events, kills, ticks
Protótipo aguardando a Production API Key da Riot — todos os dados de partida são simulados.
SYS.CONSOLE // ARCHITECTURE_V4 • LIVE CONTEXT COMPRESSION
Console da pipeline de dados & coaching assistant
Token Optimization Ratio
98.5%Economizado
Latency / Roundtrip
142msMiniMax-Val-03
Métricas calculadas e agregações de econ
Drift check: ok • econ_variance, peeks
Prompt cognitivo condensado
Pronto para inferência • context injection
Inspecionar payload
SCHEMA: PROTOCOL_V4.JSON420 KB • sem compressão
Payload simulado • NEXUS#BR1 é um exemplo ilustrativo (demo)
{
"status": 200,
"source": "VAL-MATCH-V1 /val/match/v1/matches/{matchId} (simulada)",
"matches": [
{
"metadata": { "map": "Ascent", "game_length": 2410 },
"raw_kill_events": ["/* 14.200 linhas omitidas */"]
}
]
}Propriedade arquitetural
Ao condensar eventos granulares em uma matriz estrita de arquétipos táticos e fraquezas de cenário, reduzimos o contexto de ~80k tokens para apenas 420 tokens — o LLM responde abaixo de 200ms com zero alucinação sobre a economia do jogo.
AI Coach Chat Sandbox
MINIMAX-VAL-03Respostas simuladas (demo)
Sessão sandbox iniciada • contexto da camada 3 carregado
Olá! Sou o coach simulado deste sandbox. Em produção recebo apenas o payload da camada 3 (arquétipos táticos + fraquezas) e devolvo o plano de jogo — sem alucinar sobre a economia.
Contexto: Layer 3Simulado
Qual o melhor setup de mira para parar de overpeekar na B da Ascent?
Na B da Ascent, com a Spike cravada no Default, recue para a Biela (Lane) ou feche o Mercado. O erro é peitar o CT aberto na mira de quem sai de lá.
Simulado
// Drill recomendado:
Aguarde o som de defuse (~1,5s) e jogue no contra-tempo do utilitário com flash invertida, em vez de segurar o ângulo passivo no aberto.