polymarket
✓Mercados de predicción deportiva de Polymarket: probabilidades en vivo, precios, libros de pedidos, eventos, series y búsqueda de mercado. No se requiere autenticación. Cubre NFL, NBA, MLB, fútbol, tenis, cricket, MMA y deportes electrónicos. Admite líneas de dinero, diferenciales, totales y accesorios de jugadores. Úselo cuando: el usuario pregunta sobre probabilidades de apuestas deportivas, mercados de predicción, probabilidades de ganar, sentimiento del mercado o preguntas sobre "quién es el favorito para ganar". No lo use cuando: el usuario pregunte sobre resultados, puntajes o estadísticas reales del partido; en su lugar, use football-data o fastf1. No lo use para datos históricos de partidos. No lo utilices para noticias; en su lugar, utiliza noticias deportivas. No lo confunda con Kalshi: Polymarket se centra en mercados de predicción criptonativos con una cobertura deportiva más profunda; Kalshi es una bolsa regulada por EE. UU. con una estructura de mercado diferente.
Instalación
SKILL.md
If pip install fails with a Python version error, the package requires Python 3.10+. Find a compatible Python:
Prefer the CLI — it avoids Python import path issues:
searchmarkets Find markets by keyword and filters. Search matches event titles, not sport categories. Use specific league/competition names, not generic terms like "soccer" or "football".
Mercados de predicción deportiva de Polymarket: probabilidades en vivo, precios, libros de pedidos, eventos, series y búsqueda de mercado. No se requiere autenticación. Cubre NFL, NBA, MLB, fútbol, tenis, cricket, MMA y deportes electrónicos. Admite líneas de dinero, diferenciales, totales y accesorios de jugadores. Úselo cuando: el usuario pregunta sobre probabilidades de apuestas deportivas, mercados de predicción, probabilidades de ganar, sentimiento del mercado o preguntas sobre "quién es el favorito para ganar". No lo use cuando: el usuario pregunte sobre resultados, puntajes o estadísticas reales del partido; en su lugar, use football-data o fastf1. No lo use para datos históricos de partidos. No lo utilices para noticias; en su lugar, utiliza noticias deportivas. No lo confunda con Kalshi: Polymarket se centra en mercados de predicción criptonativos con una cobertura deportiva más profunda; Kalshi es una bolsa regulada por EE. UU. con una estructura de mercado diferente. Fuente: machina-sports/sports-skills.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill polymarket- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-17
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es polymarket?
Mercados de predicción deportiva de Polymarket: probabilidades en vivo, precios, libros de pedidos, eventos, series y búsqueda de mercado. No se requiere autenticación. Cubre NFL, NBA, MLB, fútbol, tenis, cricket, MMA y deportes electrónicos. Admite líneas de dinero, diferenciales, totales y accesorios de jugadores. Úselo cuando: el usuario pregunta sobre probabilidades de apuestas deportivas, mercados de predicción, probabilidades de ganar, sentimiento del mercado o preguntas sobre "quién es el favorito para ganar". No lo use cuando: el usuario pregunte sobre resultados, puntajes o estadísticas reales del partido; en su lugar, use football-data o fastf1. No lo use para datos históricos de partidos. No lo utilices para noticias; en su lugar, utiliza noticias deportivas. No lo confunda con Kalshi: Polymarket se centra en mercados de predicción criptonativos con una cobertura deportiva más profunda; Kalshi es una bolsa regulada por EE. UU. con una estructura de mercado diferente. Fuente: machina-sports/sports-skills.
¿Cómo instalo polymarket?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/machina-sports/sports-skills --skill polymarket Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/machina-sports/sports-skills
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-17