O índice de intensidade é uma pontuação de 0 a 100 que estima o nível esperado de conflito disciplinar em um jogo antes de começar. É calculado combinando: o perfil do árbitro designado (média de cartões, tolerância, tendência recente), o histórico disciplinar entre as duas equipes, a situação na tabela (jogos de rebaixamento ou título têm índice maior), o número de jogadores advertidos que podem ser mais cautelosos ou mais agressivos, e o histórico recente de cartões de cada equipe. Pontuações acima de 40 indicam jogos tensos; abaixo de 20, jogos que provavelmente serão limpos.
Cada árbitro da Primera División tem um perfil construído com base em todos os jogos que apitou na temporada atual. Os principais indicadores são: média de cartões amarelos por jogo, média de vermelhos, média de faltas, distribuição por tempo (primeiro vs segundo tempo), primeiro cartão (minuto médio em que o primeiro amarelo é mostrado) e tolerância (comparação com a média da liga). Os perfis são atualizados automaticamente após cada rodada.
O regulamento de La Liga estabelece que um jogador que acumular 5 cartões amarelos dentro do mesmo ciclo fica suspenso para o próximo jogo. O ciclo se reinicia após cumprir a suspensão. O Silbato Pro calcula automaticamente em que ponto do ciclo está cada jogador, quantos amarelos ele tem e quantos faltam para ser suspenso. Essa informação é atualizada em tempo real conforme os cartões são distribuídos em cada rodada.
Todos os dados esportivos (jogos, gols, cartões, faltas, árbitros, escalações) provêm do API-Football, uma API especializada em dados de futebol utilizada por meios de comunicação esportivos e plataformas de análise em todo o mundo. Os dados de imprensa para as prévias provêm de buscas em tempo real. A precisão dos dados depende da qualidade das fontes originais.
O assistente de IA utiliza o Claude (Anthropic) para analisar jogos ao vivo. A cada tick do jogo, o sistema pré-computa métricas relevantes (faltas acumuladas, jogadores advertidos em campo, ritmo de cartões, perfil do árbitro) e as envia ao modelo para gerar uma análise narrativa e previsões. O resultado é uma única chamada ao modelo por atualização, o que mantém o custo baixo e a latência gerenciável. As previsões são validadas em relação aos dados reais do jogo antes de serem exibidas.