【免费下载链接】vedic-astro-skills
🔱 Vedic/Jyotish AI analysis toolkit | 吠陀占星AI分析工具包——从排盘开始,到以后的长期追问。支持所有可以挂载Skill的平台。感谢大家的支持。
vedic-astro-skills是开源的吠陀占星(Vedic/Jyotish)AI 分析工具包,其中的vedic-synastry模块专门负责双人合盘:拿两个人的本命盘,分析相互触发、关系承载与共同时机。它最特别的设计是——不给"匹配度 87%"这样的总分,而是用一套六维矩阵,把"相不相配"拆成六个各自独立的问题。本教程带你从零跑通合盘流程,并讲清楚这套设计为什么更诚实。
为什么合盘不该是一个百分比?
市面上大多数合盘工具最终都输出一个分数。vedic-synastry的设计者认为这掩盖了真实结构:
- 高吸引 ≠ 高承载。两个盘可能充满强烈吸引信号,但长期承载维度"承载不足"——一个总分会把这两件事平均掉。
- Ashtakoota(月宿八项)只作筛查层,不裁决。KN Rao 体系(Parashari)的态度是:月宿分数不出一票否决权,也不出 X/36 总分,承载力以方向性叠盘和时机共振为准。
- 方向是铁律。A→B 与 B→A 是两套独立路径,同一件事(比如吵架)双方体验可能完全不同,合并成一个数字必然失真。
所以结论不用"好/坏"二分,而是归入关系类型:高吸引高承载、高吸引低承载、低戏剧高承载、成长催化型、现实协作型、节奏错位型、高消耗修复不足——七类,每类对应不同的现实建议。
合盘前准备:每人一份 structured_data.md
合盘的入口是两份已验证的本命数据文件structured_data.md(人 A 一份、人 B 一份),来源三选一:
- 双方都报出生日期、准确时间、地点 → 由
vedic-calculator当场排盘(最省事); - 对方给盘 PDF/截图/已有数据 → 用
vedic-reader导入并交叉验证; - 对方已有
structured_data.md→ 直接复制只读副本使用。
⚠️ 两条硬规则:
- 不污染原文件:A 目录下的所有文件只读引用,合盘的全部新产物只写进独立的
synastry_<B>_<YYYYMMDD>/子文件夹。 - 时间精度决定深度:双方时间准确 → 完整四层分析;一方时间不准(仅日期可靠)→ 只走月宿 + 行星叠盘,禁用该方宫位/D9;一方无出生数据 → 不做合盘,转为现实关系访谈。
| 数据条件 | 可执行范围 |
|---|---|
| 双方时间准确,D9 可用 | 完整模式(全四层) |
| 一方时间不准,月亮/月宿可靠 | 月宿 + 行星叠盘;禁该方宫位/D9 |
| 一方只有日期 | 低置信行星关系 |
| 一方无出生数据 | 不做合盘 |
一键生成跨盘数据:两个脚本
凑齐两份盘后,先自检再生成。两个脚本都只用 Python 标准库,不需要 calculator 的虚拟环境,直接用系统 Python 跑即可:
第一步:双盘自检
python scripts/validate_synastry_data.py <A_structured_data.md> <B_structured_data.md>validate_synastry_data.py会检查九颗行星完整性、Lagna 解析、Rahu-Ketu 对冲、月亮 Nakshatra 等硬性项,并对 UL/DK/Dasha 缺失给出软警告(触发对应层降级但不阻塞)。退出码非 0 或有 ❌ 就先补数据,不强行合盘。
第二步:生成 synastry_data.md
python scripts/build_synastry_data.py <A.md> <B.md> <关系子文件夹> --a <A名> --b <B名>build_synastry_data.py解析两份盘后输出synastry_data.md——只存可复核的计算,不存解释。它一次性算完八块内容:
| 区块 | 内容 |
|---|---|
| 1. 月宿筛查 | Ashtakoota 八项(Varna/Vashya/Tara/Yoni/Graha Maitri/Gana/Bhakoot/Nadi),每项给档位 + 现代维度(如"情绪节奏") |
| 2/3. 双向落宫 | A 的行星落 B 第几宫、B 的行星落 A 第几宫,附尊贵度与本盘宫主职 |
| 4. 跨盘相位 | 整宫合相/对宫 + 度数 orb 标注(紧密/一般/整宫) |
| 5. Graha Drishti | 一方行星视相是否命中对方的 Lagna/Moon/Venus/UL 等关键点位,标吉凶 |
| 6. 关键点位落宫 | Lagna/Moon/Venus/Mars/Jupiter/Saturn/Rahu-Ketu/UL/DK 双向落宫 |
| 7. Dasha 时机原料 | 双方当前大运/小运 + 主星是否触发对方关系宫位 |
| 8. 置信度 | 双方行星解析数、月宿是否缺失 |
之后各层解读只引用这份数据,禁止自行重算跨盘数据——保证每一步结论都可回溯到脚本输出。
五层分析流程:先盲扫,再深析
真正的解读分五层执行(详见 SKILL.md):
Layer 0.5 关系性质盲扫—— 不预设关系类型,扫最响的跨盘信号(Moon-Moon、Lagna 互落、Saturn 接触、Dasha 交集等),输出一份"性质指纹",然后强制暂停,问你三选一:
- 只看性质,到此为止;
- 通用深析(默认)——完整分析但不贴关系标签;
- 告知现实关系类型(恋人/同事/朋友/家人),进入对应的专属框架。
⚠️ 这里刻意"不猜类型、不偏爱恋爱":盘面只能看连接性质,不能可靠判断两人现实里是什么关系。
Layer 0 双盘资格审计—— 判断每个人在目标关系中的供给能力和风险结构,输出两张独立的"关系承载卡":能提供什么 / 需要什么 / 压力下如何失衡 / 当前是否可进入。
Layer 1 月宿与基础兼容—— Ashtakoota 八项拆成现代关系维度(情绪节奏、日常适应、亲密风格、心智、气质、家庭方向),只筛查、不裁决。
Layer 2 方向性叠盘(主体)—— 每个信号都写成A 的 X → B 的 Y宫/点位,反向再算一次;只用吠陀判据(整宫落点 + Graha Drishti + 度数强弱),无西方相位角、无 composite 合成盘。每个风险信号必须同时检查修复资源。
Layer 3 关系时机共振—— 双方当前大运/小运是否各自激活关系点位、Jupiter/Saturn 过运是否同时触发双方。窗口必须分别显示 A 与 B 各自的依据,不只给一个"共同窗口"。
六维矩阵:结论长什么样
最终报告不用分数,而是六维矩阵,每个维度给出档位 + 支持证据 + 制约证据 + 置信度 + 现实验证点:
| 维度 | 结论档位 |
|---|---|
| 情绪安全 | 支持 / 混合 / 高压 |
| 吸引与亲密 | 温和 / 强烈 / 不对称 / 黏着风险 |
| 沟通修复 | 顺畅 / 可训练 / 易升级 |
| 长期承载 | 有资源 / 条件式 / 承载不足 |
| 现实协作 | 互补 / 竞争 / 责任失衡 |
| 当前时机 | 同步 / 错位 / 暂不宜升级 |
证据权重从高到低:D1 方向性叠盘 > UL·DK 交互 > D9 承载 > Dasha 时机 > 月宿 Ashtakoota,且没有任何单项一票否决。Layer 0 若判定承载不足,会强制给"条件式"标签——吸引再高也不能覆盖它。
全部产物落在独立子文件夹里,结构清晰可回查:
synastry_<B>_<YYYYMMDD>/ intake.md ← 关系模式/诉求 structured_data_B.md ← B 的盘 synastry_data.md ← 跨盘计算数据 reports/ 00_signal_triage.md ← 性质盲扫 01_individual_capacity.md ← 双盘资格审计 02_interaction_matrix.md ← 月宿 + 叠盘 03_timing.md ← 时机共振 04_guidance.md ← 六维矩阵结论报告之后还能追问
合盘不是终点。工作目录里已有完整报告后,对同一对关系的追问进入 QA 模式,不重跑流程——数据回调三份来源:A 的盘(答"A 怎样")、B 的盘(答"B 怎样")、synastry_data.md(答"两人之间怎样")。
比如:
- "他会不会主动?" → 查 B 的 Dasha + B 的 Mars/Venus/L7 + B→A 跨盘投射;
- "2028 年会怎样?" → 双方 2028 年小运 + 过运 + 跨盘相位;
- "总吵架怎么办?" → Yoni/Gana + Mars 跨盘视相 + Jupiter 修复系统。
追问同样遵守方向铁规:A→B 与 B→A 分开输出,不合并成"你们俩"。
常见问题
Q:必须双方时间都精确吗?不必。默认快路径把 A 提供的 B 时间当作准确处理(标注"B 时间未独立验证");想精校再走升级路径,另开目录用vedic-rectifier校准 B 后重跑。
Q:会混入西方占星吗?不会。合盘判定严格与 calculator/core/love 的 KN Rao 口径一致,跨盘接触只用吠陀判据,无西方 orb 体系、无西方相位角、无合成盘。
Q:合盘结论能替代现实判断吗?不能。暴力、控制、财务欺骗、权力不对等是现实问题,不由占星结论替代——这是模块明文写下的使用边界。
小结
vedic-synastry的价值不在于给你一个安心的数字,而在于把"合不合"拆成你能逐条核对的六个问题:情绪上安不安全、吸引是否对称、吵架能不能修复、长期扛不扛得住、现实里是互补还是抢权、现在是不是推进的时机。每个维度都有证据、有置信度、有现实验证点——这正是它拒绝输出匹配度百分比的原因:百分比让你闭眼接受,矩阵让你睁眼看。
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