FANzR-arch/Numerologist_skills
🔮 An engineering framework to stop LLM hallucinations in Chinese astrology. / 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。
解决的问题
本项目解决在处理传统中国占卜系统（如奇门遁甲、紫微斗数、八字等）时，LLM产生幻觉的问题。与其试图让模型‘更神秘’，不如聚焦于通过将流程模块化为可审计和可复用的工程模块，减少排盘错误、学派特定解释错误以及分析逻辑顺序错误。
如何工作
系统将占卜过程分解为三个主要组件：
- 提示约束：控制提问顺序和输出边界，确保模型在生成结果前会主动询问缺失信息。
- 参考资料：提供固定的规则集、术语表和解释顺序，以标准化术语和逻辑。
- 外部脚本：将日历转换、排盘等刚性计算任务交由 Python 脚本（如奇门遁甲 CLI）处理，以确保数学准确性。
适用人群
对传统占卜系统工程化感兴趣的开发者和 AI 工程师，希望构建透明、可靠、结构化的 AI 驱动分析工具。
主要亮点
- 模块化技能集：包含奇门遁甲、紫微斗数、八字专用模块。
- 降低幻觉：优先使用外部脚本处理刚性计算，而非依赖 LLM 生成。
- 结构化工作流：强制执行“先提问，后输出”规则，防止模型猜测参数。
- 可审计性：使用参考资料和明确声明学派特定规则，使分析过程透明。
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