xr843/Master-skill

FoJin-powered Buddhist AI persona framework — source-grounded, boundary-aware, fidelity-tested, runtime-ready.

解决的问题

Master-skill 为创建涵盖四大主要传统（印度、中国、西藏和上座部）的佛教大师 AI 人格提供了一个可验证、基于来源的框架。它通过强制要求每一项教义主张都必须有权威文本（如 CBETA、BDR RC 和 SuttaCentral）的具体、可追溯的引用来支持，从而解决了宗教和哲学论述中的 AI “幻觉”问题。

工作原理

该项目实现的是人格框架，而非简单的提示词。它通过与 FoJin 数据桥接集成，访问庞大的佛教文本库和语义向量。系统使用“HARD-GATE”机制，以确保 AI 回答严格遵守声明的来源和伦理边界。

关键技术组件包括：

  • AgentSkills Integration：作为技能部署给 Claude Code、Cursor 和 Gemini CLI 等 AI 智能体。
  • 两阶段审核：在输出回答之前检查教义准确性和风格一致性的流水线。
  • 忠实度测试：使用 fidelity.jsonl 进行自动化测试，以验证引用和核心概念是否得到正确覆盖。
  • 离线回退：本地存储核心经文片段，以便在 FoJin API 不可用时保持功能。

适用对象

  • 佛教学习者和研究人员：希望通过与原始经文直接链接的方式学习特定大师教导的人士。
  • 开发者：希望将专业、高保真佛教人格集成到工作流程中的 AI 智能体（Claude Code、Cursor 等）使用者。
  • 普通读者：有兴趣通过比较对话探索不同佛教传统哲学的人士。

亮点

  • 15 位预设大师：包括龙树、慧能和宗喀巴等人物，涵盖多种传统。
  • 比较模式：具有用于并排查看的 /compare-masters 功能，以及用于争议话题多轮交叉辩论的 /master-debate 功能。
  • 严格溯源：每个回答都包含原始经文引用（例如 CBETA ID）以及用于验证的 FoJin 链接。
  • 自定义人格创建：一个 /create-master 工具，引导用户通过数据收集和分析来构建新的、有据可依的人格。
  • 多平台支持：为 Claude Code、Cursor、Codex CLI、OpenCode 和 Gemini CLI 提供的统一插件。