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해결하는 문제

LLM이 자위두수(중국 복원학) 계산을 시도할 때 흔히 발생하는 부정확성을 제거합니다. 정밀한 수학적 별도 구성과 언어적 해석을 분리함으로써, 별도 보고서가 LLM의 환각이 아닌 100% 정확한 천문학적 및 규칙 기반 데이터에 기반하도록 보장합니다.

작동 방식

이 시스템은 하이브리드 파이프라인을 사용하여 보고서를 생성합니다:

1. 정밀한 계산: Python 스크립트가 iztro-py 라이브러리를 사용하여 별의 분포, 사화(Si Hua), 십년 주기 등을 계산합니다.
2. 결정론적 규칙 엔진: 전용 규칙 엔진이 특정 복원학적 패턴(geju)을 결정하고, 빈 궁을 별을 빌려 채우며, 다양한 시간대에서의 '스트레스' 포인트(Hua Ji)를 스캔합니다.
3. LLM 해석: LLM은 규칙 엔진에서 나온 구조화된 데이터를 받아 제공된 해석 가이드에 따라 인간이 읽기 쉬운 공감적인 보고서로 변환합니다.
4. 시각화: 최종 출력은 두 가지 선택 가능한 테마(‘클래식’ 및 ‘사이버’)를 가진 HTML 보고서로 렌더링됩니다.
5. 손금 통합: 선택적으로 사진이나 텍스트에서 얻은 손금 특징을 별도 데이터와 교차 비교할 수 있습니다.

대상 사용자

정확하고 데이터 기반의 복원학 분석과 AI 에이전트의 자연어 기능을 결합하고 싶은 자위두수에 관심 있는 사람.

주요 특징

• 하이브리드 아키텍처: 수학/규칙에는 Python, 자연어 해석에는 LLM을 결합합니다.
• 시각적 보고서: 매크로 패턴 대시보드와 '공간-시간적 압력 히트맵'을 포함한 HTML 보고서를 생성합니다.
• 결정론적 결과: 동일한 생년월일 데이터는 항상 동일한 별도와 패턴 결정을 생성합니다.
• 다중 테마 UI: 골드-블랙 클래식 테마와 빛나는 사이버 카드 테마를 제공합니다.
• 에이전트 호환: Claude Code나 Cursor와 같은 런타임에 쉽게 통합 가능한 Agent Skills 프로토콜과 호환됩니다.