用途：AutoPredict 是预测市场交易执行框架的封装技能，而非预测模型。用户需自行提供 fair_prob，仓库负责评估执行质量，包括方向、订单类型、数量、价差、深度、滑点和风险。
主要能力：扫描 Polymarket 实时市场（python3 predict.py --top 10），按流动性列出市场并显示执行细节，检查多结果事件概率是否偏离 100%（--events），以及用给定概率评估单一市场（python3 predict.py --fair 0.55 <condition_id>）。离线回测可用 python3 -m autopredict.cli backtest --dataset ... 和 score-latest。
使用方式：推荐运行 bash skills/autopredict/scripts/setup.sh --dir /tmp/autopredict，或手动 git clone、python3 -m pip install -e .、python3 predict.py --help、python3 -m autopredict.cli --help。实时读取需联网但现在无需凭证。调参建议用 scripts/tune_params.sh，而非占位的 learn tune。回测必须传 --dataset，否则因 default_dataset 为 null 会抛 TypeError。
适用场景：实时市场筛选与流动性检查、单一信念的执行评估、策略配置对比与可复现指标、参数网格搜索。
限制：predict.py --fair 使用默认 AgentConfig，不读取 strategy_configs/*.json。learn analyze 需要已有 JSONL 交易日志；learn tune/improve 仅为占位；trade-live 默认禁用；run_paper.py 与 run_live.py 为脚手架，run_live.py 使用 MockVenueAdapter，无法实际下单。scripts/learn_and_improve.py 并不存在。避免使用 autopredict.backtest.cli。任何严肃回测必须自备历史快照数据集，否则无法给出有效性能结论。使用前应说明其优化的是执行而非预测。