来源:https://github.com/FANzR-arch/Numerologist_skills
整理时间:2026-04-11
标签:#防幻觉 #紫微斗数 #奇门遁甲 #Skill #命理AI #推演解耦 #工程框架
Slogan: “An engineering framework to stop LLM hallucinations in Chinese astrology”
翻译: 给”赛博半仙”戴上紧箍咒——减少幻觉、固定排盘步骤的奇门遁甲与紫微斗数 AI Skills。
这是一个工程框架,专门解决 LLM 做中国命理分析时的”玄学幻觉”问题。
GitHub: https://github.com/FANzR-arch/Numerologist_skills
LLM 生成命理内容时常见的问题:
| 幻觉类型 | 示例 |
|---|---|
| 排盘幻觉 | AI 直接”心算”干支纪年,生出错误的年柱/月柱 |
| 规则幻觉 | 紫微斗数安星诀规则复杂,AI 经常”记错” |
| 星曜幻觉 | 十四正曜的特性描述随心所欲,前后矛盾 |
| 格局幻觉 | 命盘格局判断标准不统一,AI 凭感觉瞎判 |
LLM 的本质是”文字接龙”,它没有真正的逻辑推理能力,靠的是”见过的文本多”。
命理学恰好是:
- 规则极其严格(安星诀、起盘规则不能错一步)
- 但这些规则在公开语料中非常稀少
- LLM 看到的更多是”泛泛而谈”的命理文章,而非严格规则
所以 LLM 很容易在专业规则上”自由发挥”。
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Prompt 约束层(Prompt Constraints) │
│ 严格的提示词约束,告诉 LLM "你只能做什么" │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 结构化知识库(References / 知识引用) │
│ 权威资料:星曜特性、格局判断标准、四化体系等 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 外部逻辑脚本(Scripts / 计算层) │
│ Python 精确计算:安星诀、干支排盘、大运流年等 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ LLM(只负责解读) │
│ 基于 Scripts 的计算结果 + References 的知识做分析解读 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
| 层级 | 职责 | 解决的问题 |
|---|---|---|
| Prompt 约束 | 规定 LLM 的行为边界和输出格式 | 防止 LLM “自由发挥” |
| References 知识库 | 提供权威命理知识(星曜特性/格局标准等) | 让 LLM 查书而非背诵 |
| Scripts 计算层 | 精确执行安星诀、干支排盘等确定性运算 | 消灭排盘幻觉 |
“不再依赖 AI 模糊的内置’玄学幻觉’”
通过”严格的 Prompt 约束 + 结构化知识库 (References) + 外部逻辑脚本 (Scripts)”的架构方式,让算理过程透明可控。
| 项目 | Numerologist_skills | bazi-skill |
|---|---|---|
| 命理方向 | 紫微斗数、奇门遁甲 | 四柱八字 |
| 核心问题 | 安星诀复杂易幻觉 | 干支排盘易幻觉 |
| 架构 | Prompt + References + Scripts | Python 计算 + JSON + LLM |
| 共同点 | 都是”推演解耦”思路 | 都是”推演解耦”思路 |
两者都是同一个底层思路的不同实现:
确定性计算交给代码,LLM 只做理解性工作。
| 项目 | Numerologist_skills | bazi-skill |
|---|---|---|
| 命理方向 | 紫微斗数、奇门遁甲 | 四柱八字 |
| 核心问题 | 安星诀规则复杂,LLM 易记错 | 干支排盘计算,LLM 易算错 |
| 架构 | Prompt + References + Scripts | Python 计算 + JSON + LLM |
| 共同点 | 都是”推演解耦”思路,消灭 LLM 幻觉 | 同左 |
LLM 直接做 → LLM + 外部知识 + 确定性计算
↓ ↓
幻觉 准确
只要你的任务满足:
1. 有明确的规则(可代码化)
2. LLM 容易”自由发挥”(规则不严格时)
3. 需要领域权威知识
就可以用这套三层架构。
命理 References 包含:
- 十四正曜特性
- 格局判断标准
- 四化含义
- 历代典籍摘要
本质是一个垂直领域的 RAG 知识库,让 LLM 每次”查书”而非”背诵”。
Python 脚本处理:
- 历法转换(阳历↔阴历)
- 干支排盘
- 安星诀计算
- 大运流年推演
确定性运算全部由代码执行,LLM 只做需要理解的工作。
Numerologist_skills = Prompt约束 + 知识库 + 脚本计算,三位一体让”赛博半仙”不再胡说八道。
和 bazi-skill 一脉相承,都是”推演解耦”在命理领域的成功实践。
| 资源 | 地址 |
|---|---|
| GitHub | https://github.com/FANzR-arch/Numerologist_skills |
| 紫微斗数子模块 | https://github.com/FANzR-arch/Numerologist_skills/tree/main/ziwei-doushu |
本文由 AI 辅助整理,供技术学习参考。