Una mesa de entrenamiento nativa 6-max, 100BB en la que cinco oponentes GTO juegan cada mano mediante la misma Pokerai API disponible para los desarrolladores. Counterplay registra cada decisión del Hero, la califica frente a las frecuencias devueltas, agrupa las desviaciones recurrentes en informes de fugas y mantiene las manos subyacentes listas para su revisión o coaching fundamentado opcional.
270líneas — todo el cliente de API
0estrategia en caché
10Puntos de conexión de API en uso
Actualizado · Mantenido por Pokerai API
Counterplay / iOSinterfaz real del producto
01 / arquitectura
Un motor de póker se encarga de la mano. Pokerai API se encarga de la estrategia.
Counterplay separa la mecánica del juego, el estado de sesión y la verdad estratégica. PokerKit hace avanzar la mesa de seis jugadores; el servicio del entrenador conserva la línea de acción ordenada, los stacks efectivos, los rangos y el contexto de revisión; Pokerai API proporciona consultas pre-resueltas o resultados del solver en tiempo real. La misma respuesta puede impulsar el juego de los oponentes, la calificación de Hero, la visualización de rangos y el coaching posterior sin integrar gráficos privados en la aplicación.
01 / experiencia
Aplicación iOS
Interfaz SwiftUI con mecánicas de juego de PokerKit y captura de decisiones.
02 / estado
Backend del entrenador
FastAPI mantiene la mano actual, la línea de acción, los rangos y el contexto de revisión.
03 / estrategia
pokerai.bet
Estrategia preflop y flop precalculada, además de resolución en cola para turn y river.
02 / ciclo de producto
Entrena en la mesa. Encuentra el patrón. Reabre la mano.
El producto hace más que exponer una respuesta del solucionador. Convierte las decisiones individuales en un informe de análisis y luego mantiene disponibles las manos subyacentes para su revisión y estudio posterior.
Informe de análisis
Ve las desviaciones repetidas
Agrupa decisiones similares, muestra el número de muestras y la desviación media, y luego clasifica los patrones repetidos de preflop y postflop por gravedad.
Historial de manos
Vuelve al punto exacto
Busca por mano, posición o cartas; inspecciona el resultado y las BB netas; luego vuelve a abrir la secuencia exacta de decisiones detrás de un informe.
Conversar y consultar
Estudia una situación sin jugar una mano completa
Elige una consulta rápida de soluciones precomputadas o una resolución exacta en directo, define el bote y las posiciones, y lleva el resultado a una conversación centrada.
Preferencias del entrenador
Controla el idioma, la identidad y el modelo de coaching
Mantén la interfaz de entrenamiento centrada y permite al jugador elegir la configuración regional, la identidad de la mesa y el modelo opcional utilizado para las explicaciones.
03 / registro de endpoints
Cada calle se asigna a una superficie de API documentada.
Rastreado desde el cliente real (método → endpoint → dónde se usa):
Preflop/v1/gto/preflop
Acciones preflop del Villano + evaluación de la decisión preflop de Hero
Preflop/v1/gto/preflop/range
La cuadrícula de rangos de 13×13 mostrada en la revisión
Flop/v1/gto/flop/tree
Árbol de decisiones postflop para la situación del flop
Flop/v1/gto/flop/node
Estrategia en el nodo actual del flop (+ evaluación)
Rangos/v1/gto/flop/projected-range
Actualizar los rangos a lo largo de la línea de acción del flop
Rangos/v1/gto/range
Ensamblar solver_results para una línea de acción
Turn/v1/gto/turn/projected-range
Transferencia de rango del flop al turn
Solucionador/v1/gto/solver
Enviar una situación de turn/river para resolverla en tiempo real
Solucionador/v1/gto/solver/tree
Árbol de decisiones de la situación resuelta en turn/river
Solucionador/v1/gto/solver/node
Estrategia en un nodo de cuarta/quinta calle (+ evaluación)
04 / prueba de implementación
Toda la capa de estrategia cabe en un archivo.
El cliente no incorpora gráficos ni resultados del solucionador. Da forma a la situación actual, envía una solicitud autenticada y devuelve frecuencias de estrategia normalizadas al entrenador.
01Un encabezado de autenticación compartido.
02Métodos tipados con el nombre de los puntos de conexión públicos.
03Una ruta de tiempo de espera y reintento para cada calle.
04No hay caché de estrategia privada en la aplicación.
app/gto/client.pyextracto del cliente ligero
class GtoClient:
def __init__(self, settings):
self._headers = {"Authorization": f"Bearer {settings.gto_api_key}"}
async def preflop(self, hole_cards, hero_pos, preflop_actions):
body = {"hole_cards": hole_cards,
"positions": {"hero": hero_pos},
"preflop_actions": preflop_actions}
return _strategy_from(await self._post("/v1/gto/preflop", body))
async def flop_node(self, node_token, hole_cards=None):
body = {"node": node_token}
if hole_cards: body["hole_cards"] = hole_cards
return _strategy_from(await self._post("/v1/gto/flop/node", body))
# … + solver_schedule / solver_tree / solver_node, all one-liners over _post()
05 / ciclo de decisiones
De una mano repartida a comentarios fundamentados.
01 / Preflop
Lee la línea
Envía las cartas, la posición y las acciones ordenadas; usa las frecuencias devueltas para jugar y evaluar.
02 / Flop
Recorre el árbol
Carga el árbol prerresuelto, localiza el nodo activo y proyecta los rangos después de cada acción.
03 / Turn + river
Poner una resolución en cola
Envía los rangos de manos al solver en tiempo real, sondea periódicamente el estado del trabajo y luego lee el nodo de estrategia resultante.
04 / Revisar
Califica y explica
Mide la acción elegida según su propia frecuencia GTO y transmite contexto estructurado al coach opcional.
Alcance y procedencia
Counterplay es una integración de producto de Pokerai API mantenida por Pokerai API. No se presenta como una implementación de cliente de terceros. Este registro técnico documenta el flujo de trabajo del entrenador de iOS y los endpoints de la API pública que utiliza ese flujo de trabajo. El producto actual está dirigido al entrenamiento de cash game de 100BB con seis jugadores, aleatoriza el asiento de Hero, utiliza cinco oponentes guiados por estrategias y reduce las situaciones postflop multiway a una aproximación heads-up. El coaching es opcional. Counterplay no permite asistencia en tiempo real en mesas con dinero real. Esta página no afirma nada sobre adopción por clientes, descargas, rendimiento en benchmarks, asociaciones comerciales ni respaldos externos.
Siguiente caso / 02
MelaGTO
Observa cómo la misma capa de estrategia se convierte en un espacio de trabajo nativo de macOS para estudiar rangos, resolver situaciones postflop personalizadas, revisar manos importadas y entrenar.
