开源了一个本地优先的八字 + 紫微双盘计算器:先把盘排清楚,再交给大模型解读

2 小时 33 分钟前
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开源了一个本地优先的八字 + 紫微双盘计算器:先把盘排清楚,再交给大模型解读

最近把自己使用的一套八字与紫微斗数排盘工具整理成了首个公开版本:

赛博大师·八字与紫微排盘计算器

GitHub:

https://github.com/liver-detox/bazi-ziwei-calculator

Release v0.1.0:

https://github.com/liver-detox/bazi-ziwei-calculator/releases/tag/v0.1.0

先说明项目边界:

它不是“AI 算命”工具,也不会直接输出吉凶断语。

它主要负责生成、保存和核验八字与紫微斗数的基础排盘信息,然后把这份相对稳定、详细、可复查的命理底稿,交给 ChatGPT 、Claude 、Gemini 、Kimi 等大模型进一步分析。

为什么做这个项目

现在很多同学使用大模型分析八字或紫微时,通常只会提供一句:

我的出生时间是某年某月某日某时,请帮我排盘并分析。

看起来很方便,但实际使用中容易遇到几个问题。

1. 不同模型根据同一个时间,可能排出不同的盘

八字和紫微排盘并不只是把出生时间直接填进去。

其中还可能涉及:

当这些前提没有明确时,不同模型可能会自行补全不同的假设。

结果就是:

明明输入的是同一个出生时间,不同模型却可能得到不同的八字、不同的紫微命盘,甚至同一个模型在不同对话中也可能给出不同结果。

如果最基础的盘都没有固定,后面的分析无论写得多详细,都很难判断是否建立在正确的数据之上。

2. 大模型一边排盘、一边解读,容易出现幻觉和上下文漂移

在一次较长的命理分析中,大模型通常需要同时完成:

  1. 时间换算;
  2. 八字排盘;
  3. 紫微排盘;
  4. 大运流年计算;
  5. 格局或星曜解释;
  6. 结合用户经历进行推演。

这些任务全部混在同一个上下文里,会增加模型出错的概率。

随着对话越来越长,还可能出现:

因此,一份明确、清晰、详细的排盘信息,往往比只提供一个出生时间更加可靠。

它不能消除大模型的所有幻觉,但至少可以把模型最容易出错的一部分——基础排盘计算——提前固定下来。

3. 把“排盘”和“解读”分开,才能真正比较不同模型

如果每次都让模型从出生时间开始重新排盘,那么当两个模型得出不同结论时,很难判断分歧到底来自哪里:

这个项目希望把命理分析拆成两个层次:

第一层:计算与核验层

负责生成并保存:

第二层:大模型解读层

再把同一份排盘底稿分别交给不同模型、提示词或命理流派进行分析。

这样做以后,可以实现:

换句话说,这个项目希望先建立一份相对稳定的 “命理数据底稿”,再让大模型在这份底稿上进行分析。

为什么强调“可核验”,而不是宣称绝对正确

八字和紫微斗数本身存在不同时间口径和流派差异,因此项目不会简单地宣称:

输入一个时间,就一定只有唯一正确答案。

遇到晚子时、时间边界或口径差异时,项目会尽量保留:

我希望它更像一个可以复查的计算工作台,而不是一个只展示最终结果的黑盒。

目前实现的功能

双盘总览:

大运流年与紫微流年联动:

默认脱敏导出:

以上演示截图全部使用从零构造的合成案例,不包含真实人物资料。

技术实现

主要技术栈:

历法与紫微基础能力使用了 lunar-typescriptiztro 等现有开源依赖。

这个项目并不把第三方基础算法包装成“全部自研”。我主要补充的是:

仓库中已经包含:

如何运行

首个公开版本目前只正式验证了 macOS ,需要安装 Node.js 24 或更高版本。

git clone https://github.com/liver-detox/bazi-ziwei-calculator.git
cd bazi-ziwei-calculator

npm ci
npm run build
npm start

启动成功后,会自动在默认浏览器打开本机页面。

想先查看一个不包含真实资料的命令行案例,也可以运行:

npm run demo

准备贡献或验证发布版本时,可以运行:

npm run test:release

当前不足

这是 v0.1.0 ,目前还有不少明确的边界:

这些内容没有隐藏,README 和版本说明中都做了标注。

最希望大家帮忙测试什么

目前最需要以下几类反馈:

  1. 晚子时、节气交界和时间边界的处理是否合理;
  2. 八字与紫微双盘之间是否存在明显不一致;
  3. 导出的资料是否适合直接提供给大模型;
  4. 哪种结构更方便 ChatGPT 、Claude 、Gemini 、Kimi 等模型稳定读取;
  5. 本地保存、身份隔离和默认脱敏是否存在隐私问题;
  6. Windows 、Chrome 、Edge 环境下是否存在兼容性问题;
  7. README 的安装步骤是否足够清楚;
  8. 哪些边界场景值得补充成公开测试用例。

如果觉得这种“先固定排盘底稿,再交给不同模型解读”的方向有价值,也欢迎给项目一个 Star 。

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1 条回复
cluulzz
1 小时 41 分钟前
可以,回家试试

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