PokerGo 面向希望系统学习德州扑克的新手及进阶爱好者,提供翻后决策训练与智能教学服务。针对传统学习中理论难理解、策略图表难阅读、缺少针对性讲解等问题,将具体牌局、GTO(博弈论最优)策略与基础概念教学结合起来。用户可以在模拟牌局中练习决策,了解不同动作的策略依据,并通过复盘逐步理解位置、范围、下注尺度、底池赔率等知识。产品定位为扑克策略学习与训练工具。
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PokerGo 面向希望系统学习德州扑克的新手及进阶爱好者,提供翻后决策训练与智能教学服务。针对传统学习中理论难理解、策略图表难阅读、缺少针对性讲解等问题,将具体牌局、GTO(博弈论最优)策略与基础概念教学结合起来。用户可以在模拟牌局中练习决策,了解不同动作的策略依据,并通过复盘逐步理解位置、范围、下注尺度、底池赔率等知识。产品定位为扑克策略学习与训练工具。
核心功能包括翻后决策训练、训练记录与复盘,以及规划中的数据分析和 AI 教练。训练器从 Flop、Turn 或 River 的具体决策点开始,展示翻前行动、公共牌、双方动作、底池及有效筹码,支持用户根据真实策略节点选择 Check、Call、Bet、Raise、Fold 或 All-in,并在牌局结束后对照 GTO 策略复盘。数据分析用于汇总训练表现、帮助用户发现需要加强的场景。AI 教练计划结合牌局信息、策略数据和经过校对的知识库,以通俗语言解释决策涉及的基础概念,并根据用户的问题提供针对性讲解。
项目采用独立开发方式,由个人负责产品规划、交互设计、技术实现与迭代,使用 AI 编程工具辅助开发。当前已完成训练页设计,并实现可运行的训练页面,具备场景信息与 GTO 策略数据支持。后续将逐步完善训练复盘、数据分析及 AI 教练。AI 教练计划接入成熟大模型 API,无需自行部署或微调大模型;通过提供结构化牌局信息、真实策略数据及相关知识条目生成讲解,并使用典型问题和牌局案例检查事实准确性、策略一致性与教学效果。



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