用途：把对手（玩家、经理或代理/投标方）按可配置的原型集合分类。核心是用贝叶斯推断，根据观察到的行为特征计算每个原型的后验概率。
主要能力：输入原型分类表（每个原型含先验、各特征分布、best_response）；输入观察特征与 observation_weight；逐特征计算似然（高斯或类别分布），在对数空间求和，按贝叶斯规则归一化得到后验；选出 MAP 原型并计算置信度=最大后验observation_weight100；置信度低于40输出“inconclusive”；同时给出特征贡献分解（似然比）与从分类表取出的最优应对提示。支持序贯更新：本周后验作为下周先验。
使用方式与流程：加载分类表→收集观察特征→逐特征似然→合并似然（假设条件独立并标注）→贝叶斯归一化→选MAP并算置信度→检查阈值→输出贡献分解与应对提示。类别特征需拉普拉斯平滑（epsilon=0.01）；缺失特征直接丢弃并标注。
适用场景：范特西体育经理原型、扑克对手风格、DFS阵容构建风格、并购/拍卖投标方风格等。
限制：条件独立假设几乎不成立，需标注相关特征（|r|>0.6 合并或降权）；先验在数据少时影响大；初始分布为专家先验而非经验拟合，需后续用数据刷新；best_response 来自分类表，分类器不应自行编造策略；置信度低于40时不强行给出MAP。具体价格、平台等信息暂未提供。