# Bereich: Stärkemodell aus Daten lernen
beschreibung: Leitet aus gesammelten Profi-Aufstellungen belastbare Stärke-Werte für jede Spielfigur ab.

## Feature: Datenbasiertes Stärkemodell erzeugen [kern]
beschreibung: Lernt aus historischen Platzierungen, wie stark Einheiten, Eigenschaften, Items und Augments wirklich sind.

### Aggregiert Endaufstellungen zu platzierungsabhängigen Stärkewerten
einheiten: backend/tft/model/learn.py::learn, backend/tft/model/learn.py::learn_from_db, backend/tft/model/learn.py::_multiplier

### Kalibriert das Modell gegen reale Platzierungen und prüft seine Aussagekraft
einheiten: backend/tft/model/calibrate.py::calibrate, backend/tft/model/calibrate.py::_holdout_scores, backend/tft/model/calibrate.py::_ranks, backend/tft/model/calibrate.py::spearman, backend/tft/model/calibrate.py::board_from_row

## Feature: Spielstärke einer Aufstellung messen [kern]
beschreibung: Bewertet eine konkrete Brett-Aufstellung mit einer reproduzierbaren Gesamtstärke.

### Berechnet das Kampfprofil jeder Einheit auf dem Brett
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### Ermittelt aktive Eigenschafts-Stufen und einen Gesamt-Score
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## Feature: Analyse-Bausteine versioniert bereitstellen [kern]
beschreibung: Bündelt das gelernte Modell mit allen Spiel-Bausteinen zu einem versionierten Paket für Simulation und Auswertung.

### Stellt die kombinierbaren Items und ihre Komponenten-Pools bereit
einheiten: backend/tft/model/artifact.py::craftable_items, backend/tft/model/artifact.py::component_pool, backend/tft/model/artifact.py::recipes

### Zerlegt Augments in maschinenlesbare Effekte
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### Setzt einen Deckelwert für Fähigkeits-Schaden und verwaltet Artefakt-Versionen
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