xuanxue-console 是一个本地优先、证据约束的 Codex Skill 项目，用于玄学排盘、读者报告、持续追问和去隐私反馈复盘。
它的核心思路很简单：排盘交给脚本，解释交给 Codex，个案留在外部 run，事实和反馈都留痕。八字、紫微斗数、西洋占星、MBTI、六爻、小六壬等信息先变成可复查的结构化 facts，再由任务级知识上下文、可选 claim ledger 和质量闸门约束读者文本。
这个项目更适合学习、研究、个人实验和 Codex Skill 工作流参考，不鼓励直接包装成付费算命产品或批量商业服务。
我做这个项目，不是为了证明“命运一定被写死”，也不是把玄学包装成现代科学。
真正感兴趣的是另一件事：传统命理像一套古代世界模型，大模型像一套现代世界模型。前者用天干地支、星曜、卦象和象意描述人和时间的关系；后者用大量文本和模式学习推演人的语言、选择和处境。它们都在尝试回答类似的问题：一个人为什么会这样行动，某些局面为什么会反复出现，人能不能在看见规律后改变自己的走法。
所以这个仓库的主线不是“算得神不神”，而是把玄学当成一种可整理、可复查、可反馈的解释系统来实验：脚本负责把事实算稳定，知识库负责记录依据和边界，Codex 负责把结构化信息写成人能读懂的判断，真实反馈再反过来修正规则。
更直白地说：我想研究的是，古人留下的符号系统和今天的大模型，能不能一起帮助人更清醒地观察自己、理解关系、识别重复模式，并在现实里做出更好的选择。
- 生成八字、紫微斗数、西洋占星、MBTI、六爻、小六壬等结构化结果。
- 把排盘结果保存成可复查的 facts，方便后续追问，不需要每次重新手算。
- 支持单盘、双人合盘、多人事业合盘、丰富版、简洁版等长文生成流程。
- 支持已交付报告的持续追问：先定位外部 run 和
case_manifest.json，再生成 follow-up context，避免凭聊天记忆临场发挥。 - 对财富、事业、健康、合伙角色等短答使用
reader-followup校验，要求保留用户假设、独立结论、反证信号和降级触发。 - 按任务编译模型上下文：核心知识必须读，来源档案按需读，工具源码只在执行或修复时看；短追问使用更紧的字符预算。
- 支持可选
claim ledger旁路：先把核心判断绑定到 facts 指针、知识锚点、反证和降级触发，再校验正文是否真的承接这些判断。 - 对事业合伙、熟人合作和团队协同，会把“一号位/二号位、外部/内部、资源/风控”拆成开局叙事、资源入口、产品化、风控经营、决策否决和兜底陷阱。
- 可以在用户明确需要时加入风水方位辅助，例如城市选择、工位调整、居住环境、睡眠恢复和客户动线；它只做低风险、可撤回、可复盘的建议，不做现场风水强断。空间建议会先落到城市资源场、客户动线、深度工作位、睡眠恢复场、财务可视化、团队分区或提醒物开运这类路线，而不是只给吉方。
- 用知识库、模板和质量检查减少“凭感觉写”“串案”“车轱辘话”。
- 把真实反馈先做去隐私复盘，再决定是否进入知识库。
现在这个仓库已经不只是排盘 demo，而是一个可运行的 Codex Skill 骨架：
- 可用：结构化排盘、外部 run、丰富版/简洁版、手机阅读 HTML、双人合盘、多人事业合盘、流月流日行动报告、风水方位辅助、持续追问和交付后复盘入口。
- 已加固：项目卫生检查、来源登记、知识库审计、规则卡审计、复盘审计、长文 validator、合盘 validator、
reader-followup短答 validator。 - 仍在补：八字、紫微、西占、六爻、团队事业、风水等领域的真实去隐私复盘。没有人工确认过的案例反馈，不会伪造知识库完成度。
- 不包含：真实客户 case、出生资料、原始对话、PDF、HTML、ZIP、截图或 run-local JSON。
项目不是一个单体“报告生成器”，而是七层本地工作流：
- Agent 与 CLI 接收任务。
- 确定性脚本生成结构化 facts。
- 外部
case_manifest.json管理个案状态和产物。 - knowledge context 按任务编译模型证据。
- Codex 生成判断，可选 claim ledger 绑定事实和规则锚点。
- validator、finalize 和 packager 完成交付验收。
- 真实反馈留在 run-local，去隐私并人工批准后才晋升知识库。
完整数据流、source of truth、稳定入口和下一轮结构演进见 docs/architecture.md。
python -m pip install -r scripts\requirements.txt
python scripts\xuanxue_console.py bazi --solar 1991-08-15 --time 01:30 --gender 男 --as-of 2026-06-12
python scripts\xuanxue_console.py western --solar 1991-08-15 --time 01:30 --tz-offset 8
python scripts\xuanxue_console.py combo --solar 1991-08-15 --time 01:30 --gender 男 --western如果你把它当 Codex Skill 使用，优先看 SKILL.md。用户只需要用自然语言说明想看什么，并提供必要信息；Codex 负责调用脚本、读取知识库、生成解释。
作为 Skill 使用时，推荐工作流是：
- 新建外部 case workspace，不把真实资料写进仓库。
- 运行脚本生成八字、紫微、西占、MBTI、六爻或小六壬 JSON。
- 生成 facts archive，先让事实可复查，再写读者版文本。
- 按需要生成丰富版、简洁版、手机阅读 HTML 或合盘/团队报告。
- 追加问题先读取对应 run 的 follow-up context，再回答。
- 读者反馈先放入 run-local calibration，去隐私、人工确认后才晋升知识库。
这个流程的重点不是让模型“会说”，而是让每次输出都有事实来源、验证命令和复盘入口。
build_knowledge_context.py 会把文件分成 knowledge_files、reference_files 和 tool_files，并写入 context_budget。完整报告使用 --profile reader-rich，已有报告的短追问使用 --profile reader-followup。当真太阳时校正跨日、跨时辰或改变四柱时，结构化结果会同时保留标准钟表盘和真太阳时盘，不能静默只取其中一个。
claim ledger v0.1 当前是旁路评测，不是默认交付门槛。账本放在 run-local runtime/claim-ledger.json，通过 validate_longform_report.py --claim-ledger 检查事实哈希、JSON Pointer、知识锚点和正文锚点；旧 run 不提供账本时仍可按原流程完成。
git clone https://github.com/wingerLIU/xuanxue-console.git $env:USERPROFILE\.codex\skills\xuanxue-console也可以 clone 到任意目录后，把整个项目目录复制到 %USERPROFILE%\.codex\skills\xuanxue-console。
这个 Skill 默认追求的是“能读、能复查、能改进”，不是把玄学术语堆满一篇文章。
- 先说人话结论，再解释命理依据。
- 有证据就说清楚倾向，不把每个问题都写成两边都可以。
- 核心判断必须能落到路线家族、主路线、排除路线、翻车方式和现实验证信号；通用安全建议不能冒充命盘结论。
- 四柱、大运、紫微、西占和卦象都由脚本生成，模型不手算。
- 脚本路径、JSON 路径、坐标口径、验证命令等内部过程不写进正文。
- 出生时间不确定时，会把稳定项和敏感项分开写。
- 双人合盘会新建独立 relationship run；多人事业合盘会用单盘 facts、两两 relationship facts 和团队级现实校准生成独立团队 run，不直接在旧稿上续写。
- 追加短答也要保留判断力：涉及财富、事业、健康、合伙角色时，使用
reader-followupprofile 检查user_hypothesis、independent_verdict、why_not、counter_signal和downgrade_trigger，避免退回“谨慎投资、注意健康、注意沟通、稳一点”；单一领域追问用--followup-domain限定校验范围，避免为过验收硬塞无关领域。 - 风水方位只在用户主动关心城市、办公、居住或开运辅助时出现；先讲现实成本和可观察指标，再讲命理象意。
- 反馈先做去隐私复盘，确认有复用价值后再进入知识库。
手机阅读版也尽量克制：暖纸、深字、少色、无卡片，重点只用加粗，不做花哨高亮。
判断会尽量分级：强判断、中等倾向、校准问题和不应断分开写。目标不是变中庸，而是让锋利有证据，边界有原因，后续反馈有入口。
MingLi-Bench 和它的 Tianfu Agent 技术报告 是很有启发的相关工作：它们把命理选择题做成 benchmark，并强调确定性计算工具、规则化推理经验和生成式叙事能力的结合。
xuanxue-console 不复刻它的 benchmark 形态。本项目更关注开放式读者交付、追问上下文、隐私边界和真实反馈复盘。未来评测路线见 docs/evaluation-roadmap.md。
这个项目开源出来主要是为了学习交流和个人研究。它参考、学习了很多公开项目和资料的思路，因此不希望被简单换壳、批量包装成商业算命服务。
你可以 fork、研究、改造、自己玩，也欢迎提出 issue 或 PR。若要做公开展示、二次发布或商业化尝试，请认真处理来源、隐私、客户边界和内容风险，不要把它当成可以直接卖给用户的成品系统。
这个仓库可以公开分享，但不展示真实 case。
- 仓库内只保留通用代码、规则卡、模板、测试 fixture、流程文档和去隐私机制复盘。
- 真实客户资料、出生信息、原始对话、报告正文、截图、PDF、HTML、ZIP 和 run-local JSON 不进入仓库。
- 去隐私复盘只保留可复用机制，不保留客户姓名、生日、城市、本机路径或交付原文。
- 展示图、报告截图和样例成果应放在单独的 showcase/export 目录或独立仓库中，发布前再人工确认隐私边界。
- SKILL.md: Codex Skill 入口和完整 agent 工作流。
- scripts/: 排盘、长文生成、打包、校验和复盘脚本。
- knowledge/: 来源索引、规则卡、推断合同和写作规则。
- knowledge/fengshui/README.md: 方位、空间、城市和轻量开运建议的低风险边界。
- knowledge/fengshui/direction-routes.md: 风水方位的空间路线判断，约束城市、客户动线、工位、睡眠恢复、钱账可视和团队分区写法。
- knowledge/relationship/partnership-role-axes.md: 事业合伙、熟人合作和团队角色的六条角色轴，避免把复杂合作粗暴写成“一号位/二号位”。
- knowledge/team-career/README.md: 多人事业合盘的团队级证据、商业判断和复盘采集点。
- templates/: 单盘、双人合盘、多人事业合盘、丰富版和简洁版模板。
- fixtures/: synthetic 测试样例；目前包含尖锐路线判断、跨体系 business route、反顺从追问、
reader-followup直接问答 benchmark 和泛化失败样例。 - fixtures/reader-specificity/: 读者特异性和直接追问测试样例，包含
sharp-scoped-partnership-followup.md这类单领域尖锐短答 fixture。 - service/: 流程笔记、资料表、SOP、质量闸门、反馈复盘采集表和成本核算笔记。
- service/feedback-retrospective-form.md: 交付后去隐私反馈采集表，把反馈拆成证据锚点、观察反馈和推广边界。
- service/multi-person-career-synastry-sop.md: 多人事业合盘和团队级 run 的生产 SOP。
- templates/team-career-synastry-template.md: 多人事业/合伙团队总评模板。
- EXTERNAL_ARTIFACTS.md: 为什么真实 run 和交付物必须放在仓库外部。
- CONTRIBUTING.md: 贡献方式、隐私边界和不应提交的内容。
- CHANGELOG.md: 公开版本和重要更新记录。
- docs/evaluation-roadmap.md: 评测路线、相关工作和判断强度分级。
- docs/architecture.md: 系统边界、运行数据流、source of truth、稳定入口和计划中的架构演进。
- docs/release-process.md: 轻量发布流程。
- docs/showcase.md: 公开展示图和样例截图的边界建议。
- .github/workflows/verify.yml: GitHub Actions 验证流程。
.\verify.cmd这个命令会跑项目卫生检查、来源/知识库审计、复盘审计和单元测试。
如果 audit_knowledge_coverage.py 显示 goal_complete=false，不一定是工程失败；通常表示真实复盘还不够。这个项目故意把“工程可用”和“知识库已被真实反馈验证”分开看。
如果你想交流这个项目、聊 Codex Skill、AI 工作流或玄学知识库建设，可以加微信：
a249256088
LiuJiang
本项目用于传统文化、自我观察和 AI 工作流研究，不替代医疗、法律、投资、婚恋决定或人生重大决策。
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