Numerologist_skills

给命理 AI 固定排盘步骤,减少胡编乱造

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 行业应用 🍴 复刻 243 🐛 待处理 6 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1501
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

Numerologist_skills 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类行业应用
开发团队FANzR-arch
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
主要语言Python
GitHub 星标★ 1501
上线时间2026-03-25 00:00:00
代码更新2026-10-16
仓库体积152 KB
本站数据更新2026-10-26
维护状态较活跃
收录时间2026-10-26
浏览次数0

项目介绍

Numerologist_skills 是一个面向中文命理领域的工程化框架,目标是把大模型在奇门遁甲、紫微斗数等排盘与解读任务中的幻觉压下去。它把传统术数里依赖经验与口传的排盘流程拆成可复现的固定步骤,用确定性计算模块负责起局、安星、定宫等机械环节,再由 LLM 负责自然语言解读,从而避免模型凭空编造盘面或规则。项目以 Python 实现,提供可被 AI 助手调用的 skill 接口,让「赛博半仙」类应用在保持对话体验的同时,排盘结果可校验、步骤可追溯。核心能力包括:结构化排盘流程编排、规则约束下的输出校验、面向命理问答的技能封装,以及便于二次开发的模块划分。适合想构建命理类 AI 应用、又希望控制事实性错误的开发者,也适合研究 LLM 在强规则领域落地方式的工程人员参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-26 · 当前星标 ★ 1501

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 7 步

环境要求

  • Python 环境(脚本以 Python 实现,需可执行 python 命令)
  • git(用于获取仓库代码)
  • tmp/ 目录用于存放输入输出 JSON 文件
  • 如需紫微斗数排盘,另装 ziwei-doushu/scripts 下的依赖

安装与启动步骤

  1. 1获取项目代码

    克隆仓库到本地,后续所有命令都在仓库根目录执行,注意不要进入子目录。

    git clone https://github.com/FANzR-arch/Numerologist_skills.git
    cd Numerologist_skills
  2. 2安装奇门依赖

    安装奇门遁甲脚本所需依赖,只安装该体系自己的 requirements.txt。

    pip install -r qimen-dunjia/scripts/requirements.txt
  3. 3准备输入文件

    在仓库根目录建 tmp 目录,按 references 中的口径说明准备 qimen_input.json 排盘参数。

    mkdir -p tmp
  4. 4运行奇门排盘

    调用固定计算脚本,从 --input 读参数、把结构化盘面写入 --output。

    python qimen-dunjia/scripts/qimen_cli.py --input tmp/qimen_input.json --output tmp/qimen_output.json
  5. 5安装紫微依赖

    如需紫微斗数排盘,单独安装其脚本目录下的依赖文件。

    pip install -r ziwei-doushu/scripts/requirements.txt
  6. 6运行紫微排盘

    同样以 JSON 文件传入出生信息,输出为结构化宫位结果,便于核对。

    python ziwei-doushu/scripts/ziwei_cli.py --input tmp/ziwei_input.json --output tmp/ziwei_output.json
  7. 7配合助手使用

    阅读根目录 SKILL.md 了解触发条件、工作流与输出约束,再把脚本结果交给模型解读。

关键配置

配置项必填说明示例
--input是排盘参数输入文件路径,内容需符合对应体系字段要求tmp/qimen_input.json
--output是结构化排盘结果输出文件路径tmp/qimen_output.json

如何确认成功

命令无报错退出,且 tmp/qimen_output.json(或 ziwei_output.json)已生成并含结构化盘面内容。

常见问题

Q:必须两个体系都装吗?

A:不必。奇门遁甲与紫微斗数各有自己的 requirements.txt,只安装并运行你要用的那个体系即可。

Q:八字模块要跑脚本吗?

A:不需要。README 写明 bazi 由规则与 references 驱动,仓库中只有奇门和紫微带 scripts 脚本。

Q:输入 JSON 字段怎么写?

A:README 未给出字段定义,请以仓库内 references/ 的规则集与说明为准,参数不全时优先补齐再排盘。

Q:脚本跑完就能直接下结论吗?

A:不能。脚本只负责历法换算与固定排盘,解读仍由模型完成,且需先声明流派、换日规则等口径。

注意事项

  • 信息不全时先追问补参数,不要硬排盘。
  • 先声明流派、换日规则、闰月归属等口径,再给出解读结论。
  • 项目仅为术数工程化与 AI 约束实验,健康、法律、财务等高风险场景不替代现实专业建议。
  • 排盘结果应与脚本输出逐项核对,避免模型自行编造盘面。

核心亮点

  • 把排盘拆成确定性计算与 LLM 解读两层,机械步骤可复现、可校验
  • 针对奇门遁甲和紫微斗数分别封装 skill 接口,便于直接接入对话应用
  • 用工程化规则约束模型输出,思路可迁移到其他强规则领域

不足之处

  • 命理领域规则庞杂,覆盖范围与边界条件仍需持续补全
  • 项目处于成长阶段,文档与社区生态待观察

适用场景

  • 开发命理问答类 AI 应用时作为排盘与规则校验后端
  • 研究大模型在强规则、强结构化领域的幻觉抑制方案
  • 为传统术数工具做 AI 化封装,保留计算准确性

替代项目

langchain、dify、bisheng

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