Neuerungen manuell finden: Contempt + Lichess-Datenbank in Nibbler kombinieren

Contempt-Bewertung und Datenbank-Häufigkeit direkt nebeneinander lesen – ganz ohne Terminal oder Zusatztool

Neuerungen und seltene, aber starke Züge lassen sich komplett innerhalb von Nibbler aufspüren – ganz ohne Zusatzsoftware. Der Trick: Leelas Contempt-Bewertung neben die tatsächliche Häufigkeit aus der Lichess-Datenbank legen – Zug für Zug, direkt im gewohnten Analysefenster. Dieser Artikel zeigt exakt, welche Menüpunkte dafür nötig sind und wie man die Zahlen liest, die Nibbler dabei anzeigt.

1. Lichess-API-Token einrichten (einmalig)

Seit einer Änderung auf Lichess-Seite verlangt die Opening-Explorer-Schnittstelle einen Anmelde-Token; ohne ihn bleiben die Häufigkeits-Pfeile leer. Seit Nibbler 2.5.5 lässt sich das komplett über die Oberfläche erledigen:

  1. Im Browser einloggen unter lichess.org, dann die Seite lichess.org/account/oauth/token/create aufrufen.
  2. Keine der Checkboxen ankreuzen – einfach nach unten scrollen und auf „Create“ klicken.
  3. Den angezeigten Token kopieren (beginnt meist mit „lip_“).
  4. In Nibbler: Display → Online API → Set Lichess API token → Token einfügen.

2. Datenquelle und Pfeile aktivieren

  1. Display → Online API → Lichess als Quelle auswählen.
  2. Display → Lichess frequency arrows anklicken (Tastenkürzel ⌘E) – zeichnet Pfeile auf dem Brett, deren Stärke die Popularität eines Zuges in der Datenbank widerspiegelt.
  3. Optional: Display → Allow API after move 25 aktivieren, damit die Datenbankabfrage auch in späteren Stellungen (nach Zug 25) noch läuft und nicht automatisch stoppt.
  4. Alternative ohne Internetverbindung: Display → Book frequency arrows nutzt statt der Online-Abfrage ein lokal geladenes Buch (z. B. eine eigene Polyglot-Datei).

Wichtig bei aktivem Contempt: Sobald Contempt eingeschaltet ist (siehe unser Artikel zur Contempt-Konfiguration), blendet Nibbler oben rechts den Hinweis „Contempt active! Lichess frequency arrows only!“ ein. Das ist kein Fehler: Nibbler zeichnet dann bewusst keine grünen Engine-Pfeile mehr auf das Brett, sondern nur noch die Häufigkeits-Pfeile – damit man eine contempt-verzerrte Empfehlung nicht versehentlich für die objektiv beste Engine-Wahl hält. Die vollständige Engine-Analyse bleibt dabei im Textbereich rechts erhalten, nur die Brett-Pfeile werden reduziert. Wer trotzdem die Engine-Pfeile auf dem Brett sehen möchte, schaltet Contempt kurz über Engine → WDL-Kalibrierungs-Elo → „Standard-WDL verwenden“ aus.

3. Die Zahlen im Textbereich richtig lesen

Für jeden vorgeschlagenen Zug zeigt Nibbler eine ganze Reihe von Werten in Klammern an, zum Beispiel:

(N: 4,92 % [1,3k], P: 5,91 %, Q: 0,546, U: 0,027, WDL: 701 144 155, API win: 40,0 %, freq: 1 % [5])

KürzelBedeutung
NAnteil der Suchzeit (Visits), die Leela in diesen Zug investiert hat – in Prozent und absoluter Knotenzahl.
PPolicy-Wert: wie stark das neuronale Netz diesen Zug schon ohne Suche favorisiert.
QBewertung dieses Zuges aus Leelas Sicht (Skala −1 bis +1).
UUnsicherheits-/Explorationskomponente der Suche – je kleiner, desto gründlicher wurde der Zug bereits untersucht.
WDLGewinn/Remis/Verlust-Wahrscheinlichkeit in Promille (hier: 701 Gewinn, 144 Remis, 155 Verlust).
API winDie vom Contempt-Modell an das angenommene Matchup angepasste Gewinnwahrscheinlichkeit (siehe WDL-Kalibrierungs-Elo).
freqHäufigkeit dieses Zuges in der Lichess-Datenbank, in Prozent und absoluter Partienzahl in eckigen Klammern.

4. Der eigentliche Workflow: Neuerung erkennen

  1. Stellung laden, Contempt wie gewohnt konfigurieren, Lichess frequency arrows aktiv lassen.
  2. Leela rechnen lassen, bis genügend Nodes für die interessanten Kandidaten erreicht sind (Richtwert weiterhin ca. 10.000+ Nodes, siehe Contempt-Artikel).
  3. Die Zugliste rechts von oben nach unten durchgehen und bei jedem Zug freq mit API win bzw. Q vergleichen.
  4. Züge markieren, bei denen die Engine eine ordentliche Gewinnchance sieht, freq aber sehr klein ist (einstelliger Prozentbereich oder nur eine Handvoll Partien in Klammern) – das sind die Kandidaten für Neuerungen bzw. seltene, aber starke Ideen.
  5. Zur Kontrolle den entsprechenden Zug anklicken und die Folgezüge/Variante ansehen, um zu prüfen, ob die Idee auch praktisch Sinn ergibt.

Beispiel aus der Praxis

In einer Beispielstellung nach 6…d6 zeigte Nibbler unter anderem folgende Kandidaten (gekürzt):

Zug (Anfang der Variante)N (Visits)API winfreq
Nh3 exd5 cxd5 …78,1 %44,9 %36 % [244]
Bf4 0‑0 dxe6 …4,92 %40,0 %1 % [5]
a3 Bxc3+ bxc3 …4,61 %55,0 %21 % [141]
Bd3 bxc4 Bxc4 …4,30 %35,7 %2 % [14]

Bf4 sticht heraus: eine ordentliche Gewinnchance (API win 40 %) bei einer verschwindend geringen Häufigkeit von nur 1 % bzw. 5 bekannten Partien – ein klarer Kandidat, den man sich in der Vorbereitung genauer ansehen sollte. Nh3 und a3 sind dagegen bereits gut bekannte Hauptwege (36 % bzw. 21 % Häufigkeit) und damit keine Überraschung mehr.

5. Grenzen dieses Wegs

Dieser manuelle Weg eignet sich sehr gut, um gezielt einzelne Stellungen oder wenige kritische Abzweigungen zu untersuchen – man sieht Leelas Einschätzung und die Datenbank-Häufigkeit sofort nebeneinander, ganz ohne zusätzliche Installation. Wer dagegen ein komplettes Repertoire oder gleich mehrere Dutzend Partien automatisiert in einem Rutsch durchsuchen möchte, stößt hier an eine Grenze: Das Durchklicken bleibt Stellung für Stellung Handarbeit.

Schnellreferenz

MenüpunktMenüKurzbeschreibung
Set Lichess API tokenDisplay → Online APIHinterlegt den einmalig erstellten Lichess-Zugriffstoken.
Online APIDisplayWählt die Datenquelle für die Häufigkeitsabfrage (z. B. Lichess).
Lichess frequency arrowsDisplay (⌘E)Zeichnet Häufigkeits-Pfeile auf dem Brett.
Allow API after move 25DisplayHält die Datenbankabfrage auch in späteren Stellungen aktiv.
Book frequency arrowsDisplayHäufigkeits-Pfeile aus einem lokal geladenen Buch statt online.

Fazit

Contempt und Lichess-Datenbank sind in Nibbler bereits eng miteinander verzahnt: Sobald beides aktiv ist, liefert die Zugliste alles Nötige, um Neuerungen von Hand zu erkennen – Leelas eigene Einschätzung (Q, API win) direkt neben der tatsächlichen Praxis-Häufigkeit (freq). Der Hinweis „Contempt active! Lichess frequency arrows only!“ ist dabei kein Störfall, sondern die eingebaute Erinnerung, dass gerade eine bewusst verzerrte Einschätzung angezeigt wird.

Quellen: eigener Artikel „Nibbler für WDL-Contempt-Analysen konfigurieren“ (freibauer80.de), rooklift/nibbler (GitHub, Releases 2.2.6–2.5.8). Stand: Nibbler 2.5.8, Juli 2026.

Schreibe einen Kommentar

About Author

2 Kommentare zu „Neuerungen manuell finden: Contempt + Lichess-Datenbank in Nibbler kombinieren <div class='awpa-single-post-star-variation' attributes='[{"ratings":{"id_5":5},"sum":5,"count":1,"avg":5,"people_count":{"count_5":1}}]' show_star_rating='1' rating_color_back='#EEEEEE' rating_color_front='#ffb900' rating_type='5' show_avg='', show_star_type='' show_votes='' star_size='x-small'></div> “

  1. Avatar-Foto
    Paulus Wohlfart

    Ich bin fasziniert von allen drei Artikeln. Ganz langsam fange ich an, die entsprechenden Tipps umzusetzen. Was vielleicht nicht nur mir helfen würde, wäre ein „Seminar“ für Interessierte. Momentan gehe ich davon aus, dass es ein überschaubarer Kreis ist, für den das in Frage kommt. Aber nichtsdestotrotz, wäre das „cutting edge“ und vielleicht finden sich ja bei uns im Verein genügend Interessierte. Ich helfe beim Organisieren gerne mit.

    1. Wir wollten doch wieder ein Trainingswochenende mit Sergey machen, da würde ich mich als Vortragender bereit erklären 1-2 Stündchen zu diesem Thema vorzubereiten…. Muss nur jemand das Heft in die Hand nehmen und das WE organisieren…. Hatte nicht Joshi zuletzt den Hut auf?

Schreibe einen Kommentar

Nach oben scrollen