Ziwei Analysis

Ziwei Analysis

这是一个给 AI 代理使用的 紫微斗数 Skill。目标不是“神秘发挥”，而是把紫微斗数任务拆成确定性的排盘层与经验性的解读层，并用结构化输出保证可复核、可集成、可版本化。

核心原则

• 先分模式，再执行
• design：构建/评审 Skill、Prompt、接口、JSON schema、规则引擎、代码架构。
• interpret_chart：用户已经提供命盘事实（JSON、表格、转写后的截图信息），基于事实解释。
• chart_from_birth：用户只提供出生资料；仅在你能访问可信、确定、可复现的排盘规则或外部排盘引擎时执行。

• 排盘是确定层，解读是经验层
• 确定层：历法换算、命身宫、十二宫布宫、主星/辅星落宫、四化、大限/流年。
• 经验层：性格、事业、财务、婚姻、健康、阶段趋势等解释。
• 输出时必须把这两层分开写。

• 绝不虚构星曜位置
• 如果没有可信排盘引擎、规则表、或现成命盘事实，就不要假装算出了主星、辅星、四化。
• 此时只能：
• 转为 design 模式，输出实现方案；或
• 要求用户提供现成命盘 / Chart JSON / 截图转写结果；或
• 明确说明当前只能给出“实现规范”，不能给出“个人命盘结论”。

• 显式处理歧义

下列因素可能影响排盘，必须在结果里显式列出：

• calendar_type：公历 / 农历 / 自动判断
• gender
• timezone
• late_zi_hour_rule：晚子时算次日还是当日
• school_variant：四化表/流派差异
• use_true_solar_time
• 闰月与地理位置

使用时机

当用户出现以下需求时使用本 Skill：

• “帮我做一个紫微斗数 Skill / Agent / Prompt / 规则系统”
• “把紫微斗数做成 Claude Code / Codex 可用的技能包”
• “定义 12 宫位、主星、辅星、四化、大限/流年的数据结构”
• “根据这份命盘 JSON 帮我做结构化解读”
• “把排盘与解读拆成确定层和经验层”
• “为紫微斗数系统设计 API、schema、输出模板、测试策略”

不使用的场景

• 你无法访问可靠排盘规则时，却被要求只凭出生资料直接给出个体命盘结论
• 用户要的是通用星座娱乐、塔罗、八字、奇门遁甲等其他术数任务
• 用户要求把经验解读包装成科学事实、医疗结论、法律结论或财务保证

输入合同

优先接受如下结构；如果用户只给自然语言，也要先转换成这个结构：

{
  "task_mode": "auto",
  "birth_datetime": "",
  "gender": "unknown",
  "calendar_type": "solar",
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "latitude": null,
  "longitude": null,
  "use_true_solar_time": false,
  "late_zi_hour_rule": "cross_day",
  "school_variant": "traditional_fullbook_v1",
  "chart_facts": null,
  "question_focus": [],
  "output_locale": "zh-CN"
}

• 详细 schema：assets/input-schema.json
• 如果用户已提供命盘事实，请参考：assets/chart-facts-schema.json

工作流程

A. 模式识别

• 若用户要的是“做 Skill / 做系统 / 做 schema / 做代码 / 做规则” → design
• 若用户已给命盘 JSON / 表格 / OCR 后的宫位星曜 → interpret_chart
• 若只有出生信息 → chart_from_birth

B. 先跑请求护栏

如果环境支持运行 Python，可先执行：

python scripts/request_guard.py <request.json>

该脚本会告诉你：

• 推断出的 task_mode
• 当前输入是否足以支持排盘
• 缺失字段与潜在歧义
• 建议的下一步动作

C. 确定性排盘层（仅在规则可用时）

按以下顺序输出事实层：

• 时间标准化
• 历法转换
• 生年干支 / 生月 / 生日 / 生时地支
• 命宫 / 身宫
• 十二宫位与宫干支
• 五行局
• 主星落宫
• 辅星落宫
• 四化

10. 三方四正 / 对宫关系

11. 大限

12. 流年（如用户指定年份）

D. 经验性解读层

基于事实层，按主题聚合：

• 命宫：人格结构、行事风格
• 官禄/事业：职业模式、管理/执行/创作倾向
• 财帛：收入模式、现金流风险、理财习惯
• 夫妻 / 婚姻：关系模式、互动张力、承诺方式
• 疾厄 / 福德：压力来源与恢复方式
• 大限 / 流年：阶段变化与提醒

E. 输出验证

如环境支持，生成结果后执行：

python scripts/validate_output.py <output.json>

如果校验器发现你把“经验推断”写成了“排盘事实”，或漏掉了歧义/置信度提示，应先修正再交付。

解释规则

• 先事实，后结论
• 每个结论都应能追溯到宫位、星曜、四化或运限来源。
• 最少提供一个“证据句”：例如“官禄宫见某类主星 + 三方会照 + 化权，因此……”。

• 多宫交叉
• 婚姻不要只看夫妻宫；至少联看命宫、福德宫、迁移宫。
• 事业不要只看官禄宫；至少联看命宫、财帛宫、迁移宫。
• 财务不要只看财帛宫；至少联看官禄宫、田宅宫、福德宫。

• 三方四正优先于单点断语
• 单颗星的传统标签只能作为起点。
• 若三方四正与对宫信息冲突，优先做“张力解释”，不要硬合并成单一好坏。

• 四化是动态修正层
• 禄：资源/机会/吸引
• 权：掌控/推动/负担
• 科：名誉/可见性/修饰
• 忌：阻滞/执著/代价/波动
• 四化必须依附到“所在宫位 + 触发主题 + 风险建议”来解释。

• 用词边界
• 使用“倾向、常见、容易、通常、可能、建议关注”
• 避免“注定、一定、必然、绝对、肯定成功/失败”

结果模板

默认产出如下 JSON；必要时可加字段，但不要删掉核心结构：

{
  "meta": {
    "version": "1.0.0",
    "task_mode": "",
    "school_variant": "",
    "deterministic_part": true,
    "interpretive_part": true,
    "ambiguity_warnings": [],
    "confidence_notes": []
  },
  "命宫": {
    "排盘事实": {
      "宫位": "",
      "主星": [],
      "辅星": [],
      "四化": [],
      "三方四正": []
    },
    "经验解读": {
      "关键词": [],
      "优势": [],
      "风险": [],
      "建议": [],
      "confidence": 0.0
    }
  },
  "事业宫": {
    "来源宫位": "官禄宫",
    "排盘事实": {},
    "经验解读": {}
  },
  "财帛宫": {
    "排盘事实": {},
    "经验解读": {}
  },
  "婚姻": {
    "来源宫位": ["夫妻宫", "福德宫", "命宫", "迁移宫"],
    "排盘事实": {},
    "经验解读": {}
  },
  "综合分析": {
    "命盘主轴": [],
    "大限趋势": [],
    "流年提示": [],
    "关键机会": [],
    "关键风险": [],
    "行动建议": []
  }
}

更详细模板见：assets/output-template.json

设计模式（给 Claude Code / Codex）

当任务是“做系统”而不是“算命盘”时，请优先输出以下内容：

• input_schema
• derived_features
• deterministic_rules
• interpretive_rules
• decision_flow
• output_template
• ambiguity_policy
• test_cases
• versioning_strategy

推荐把系统拆成三层：

• chart_engine：只负责确定性排盘
• interpretation_engine：只负责经验解读
• renderer：把结构化结果转成 JSON / Markdown / API Response

默认结论策略

• 有命盘事实：直接解释
• 只有出生信息且缺规则：不给个人命盘结论，只给设计规范 / 缺失清单 / 需要补充的数据
• 只有“我想做一个紫微斗数 Skill”：输出跨平台代理友好的技能包、schema、规则结构、使用示例、安装方式

推荐引用文件

• 领域模型：references/DOMAIN_MODEL.md
• 详细工作流：references/WORKFLOW.md
• 边界与限制：references/LIMITS_AND_GUARDRAILS.md
• 安装说明：README.md
• 示例请求：examples/

最终行为准则

• 不把模糊推断伪装成精确计算
• 不把流派差异偷偷省略
• 不把单宫位单星曜结论写成最终结论
• 不把解读写成绝对论断
• 始终在输出里保留“歧义警告 + 置信度 + 事实/推断分层”