Horace-Maxwell/horosa-skill

해결하는 문제

Horosa Skill은 AI 에이전트가 106개의 전문적인 점성술 및 신비학 기법에 접근할 수 있는 로컬 우선 인터페이스를 제공합니다. AI가 메모리에서 차트를 계산하거나 규칙을 해석하려는 시도를 대체하여 결정론적이고 로컬에서 실행되는 런타임을 사용함으로써 신비학적 해석에서 AI의 '환각'을 방지합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 AI 클라이언트(예: Claude Desktop 또는 Cursor)와 헤드리스 JS 엔진, 그리고 Java/Python 백엔드를 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버 및 CLI로 작동합니다.

• 결정론적 런타임: 알고리즘이 로컬(오프라인)에서 실행되어 전문적인 Horosa 데스크톱 애플리케이션과 동일한 계산 결과를 보장합니다.
• 명확화 게이트: 시간, 위치, 타임존과 같은 핵심 파라미터가 누락된 경우 시스템이 호출을 가로채어 AI가 사용자에게 확인을 요청하도록 강제하며, 추측을 하지 않도록 합니다.
• 구조화된 출력: 모든 도구는 차트의 스냅샷과 사용된 특정 규칙 및 버전을 기록한 "기술 카드"를 포함하는 통합된 "엔벨로프"를 반환합니다.
• 추적 가능성: 31개 도메인의 지식 기반과 408개의 인용 항목을 포함하여, AI가 제공하는 어떤 해석도 특정 매뉴얼이나 규칙집으로 거슬러 올라갈 수 있도록 합니다.
• 정확성 검증: 결정론적 검증기가 AI의 해석을 실제 차트 데이터와 비교하여 위조되거나 모순되는 사실을 탐지합니다.

대상 사용자

• 전문적인 신비학 또는 점성술 에이전트를 개발하는 AI 개발자.
• 프로급 로컬 우선 점성계산을 LLM 워크플로우에 통합하고자 하는 AI 클라이언트의 고급 사용자.
• 신비학적 해석에서 높은 정밀도와 추적 가능성을 요구하는 실무자.

주요 특징

• 106개 통합 기법: 서양 점성술, 중국 신비학(바이자이, 자웨이, 치미엔 등), 그리고 14종류의 "신수(신수)"를 포함합니다.
• 로컬 우선 및 오프라인: 모든 계산은 사용자 기기에서 수행되며, 데이터는 클라우드에 업로드되지 않습니다.
• MCP 호환: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Open WebUI와 쉽게 통합 가능합니다.
• 환각 방지 솔루션: 명확화 게이트, 인용 지식 기반, 정확성 평가기로 구성되어 AI의 정확성을 보장합니다.
• 다중 기법 융합 분석: horosa_hecan 도구를 통해 여러 기법을 병렬 실행하여 결과를 비교하고 차이점을 명시적으로 공개할 수 있습니다.