mingli-master

命理解读师.skill

「Elon Musk 的命盘示例」

输入生辰信息，生成一张精美的紫微斗数可视化命盘解读报告。

融合紫微三合派、中州派和手相互证的方法论。Python 精确排盘，确定性规则引擎判格局，AI 生成有温度的解读，HTML 双主题可视化输出。

效果示例 · 安装 · 使用 · 工作原理 · V2 更新日志 · 仓库结构

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效果示例

输入生辰信息后，命理解读师自动排盘并生成可视化命盘。以马斯克的命盘为例：

「天机太阴坐命寅宫——这个组合的核心词是：用脑子改变世界。」

天机是谋士星，思维极活跃，永远在想「下一步怎么办」。太阴是月亮星，内省、直觉强。两颗星叠在一起，造就了一个永远在思考、永远在推翻自己的人。

寅宫的天机太阴有个特点：不满足现状。不是在现有框架里优化，是直接质疑框架本身该不该存在。

不仅是生辰解读，每张命盘都包含：

• 宏观格局仪表盘 — 杀破狼/机月同梁等格局判定 + 三维量化进度条
• 命盘底色 — 先天禀赋与性格核心（空宫自动借星安宫，能量降阶标记）
• 事业财运 — 官禄宫 + 财帛宫格局
• 感情婚姻 — 夫妻宫缘分模式
• 当前大限 — 此阶段核心课题
• 时空压力热力表 — 任意流年化忌/大限化忌/生年化忌叠冲扫描
• 手相互证 — 掌纹与命盘交叉比对（可选）

页面右上角可一键切换**「典藏」（金黑古典）/「赛博」（发光卡片）双主题**，选择会被记住。

查看完整示例命盘 →

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安装

命理解读师基于开放的 Agent Skills 协议，可在任何 skills-compatible 的 AI agent runtime 中运行。

前置依赖

命理解读师使用 iztro-py（≥ 0.5.0）进行精确排盘计算，避免 LLM 排盘错误。使用前需要安装：

python3 -m pip install iztro-py --user --break-system-packages

方式一：一行命令（推荐，跨 runtime）

打开你正在用的 agent（Claude Code、Codex、Cursor 等），告诉它：

帮我安装这个 skill：https://github.com/learnwithu/mingli-master

或者用通用 CLI 安装器（vercel-labs/skills）：

npx skills add learnwithu/mingli-master

方式二：手动安装

Runtime	安装路径
Claude Code	~/.claude/skills/mingli-master/
Codex CLI	~/.codex/skills/mingli-master/
Cursor	~/.cursor/skills/mingli-master/

git clone https://github.com/learnwithu/mingli-master ~/.claude/skills/mingli-master/

方式三：作为 Prompt 使用

即使 runtime 不支持 Agent Skills 自动加载，也可以直接把 SKILL.md 的内容粘贴进对话——它本质就是一份 markdown + YAML frontmatter。

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使用

装好后，直接用自然语言告诉 agent：

帮我排个命盘，1991年8月15日，丑时，男
算算我的事业和财运
看看我 2027 年的运势（可指定任意流年）
这是我的掌纹照片，帮我交叉比对一下

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工作原理

输入生辰信息后，命理解读师做五件事：

1. 精确排盘 — calculate_chart.py 调用 iztro-py 精确计算十二宫星曜分布、四化飞星、大限排布。用 Python 而非 LLM 来算数学，确保排盘 100% 准确。

2. 规则引擎判定 — gezhi_rules.py 用确定性规则完成三件事：空宫借星安宫与能量降阶（0.7/0.5 系数）；命宫三方四正格局判定（杀破狼/紫府武相/机月同梁/阳梁昌禄/巨日同宫/马头带剑）与三维行为量化；流年/大限/生年化忌叠冲扫描（时空压力审计）。规则是代码，不是 LLM 的自由发挥——同样一张盘，判定结果永远一致。

3. LLM 解读 — 根据排盘与规则引擎结果，参照十四主星、六吉六煞解读参考和四化飞星规则，生成有温度、有主见、用大白话翻译的解读文字。风格参考 references/interpretation_guide.md。

4. 手相互证（可选） — 如果用户提供了手相照片或文字描述，提取掌纹特征，与命盘交叉比对，标注吻合/矛盾之处。

5. HTML 可视化 — 将排盘数据、规则引擎组件和解读文字填入模板，生成双主题可视化命盘。格局仪表盘与时空压力热力表由数据自动渲染，即使解读为空也能出完整骨架盘。

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V2 更新日志

新增

• 宏观格局仪表盘：三方四正格局判定 + 风险耐受度/波动恢复力/决策激进度三维量化（1-5）
• 空宫借星系统：空宫自动借对宫星曜，能量系数标签（0.7；对宫见煞降 0.5），盘面虚线标记
• 时空压力热力表：任意流年（--year 参数，默认当前年）的化忌/大限忌/生年忌叠冲扫描，压力分 ≥2.5 高危、≥1.5 预警
• 双主题：典藏（金黑古典）/ 赛博（发光卡片）一键切换，localStorage 记忆
• 校准问题库制度化：按优先级分级的校准问题 + 回答-调整映射表（calibration.py）
• 容错：reading.json 为空也能生成完整骨架盘

修正（感谢社区共创版的规则库贡献，合并时交叉验证发现）

• 四化忌星表甲/乙/丙三项错用化禄星（甲廉贞/乙天机/丙天同），已按标准生年四化修正为甲太阳/乙太阴/丙廉贞——该错误会导致相关流年的压力审计整体错位。已用 iztro 引擎排 2024/2025/2026 三个生年盘独立验证
• 流年干支计算补齐地支并修正硬编码（2026 为丙午年）
• 杀破狼判定扩展至三方四正会齐（含空宫借星成格）
• 农历输入时公历日期自动补全（此前为空导致流年审计不可用）

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仓库结构

mingli-master/
├── SKILL.md                          # 命理解读师本体
├── README.md                         # 本文件
├── LICENSE                           # MIT
├── scripts/
│   ├── calculate_chart.py            # 排盘计算脚本（iztro-py + V2 后处理管线）
│   ├── gezhi_rules.py                # 格局判定与量化规则引擎
│   ├── generate_html.py              # HTML 命盘生成脚本
│   └── calibration.py                # 校准问题库
├── templates/
│   └── chart_template.html           # 命盘 HTML 模板（典藏 + 赛博双主题）
├── references/
│   ├── interpretation_guide.md       # 解读风格指南
│   ├── stars_reference.md            # 十四主星 + 六吉六煞参考
│   └── four_hua_reference.md         # 四化飞星参考
└── assets/
    └── musk-mingpan.jpg               # 示例命盘截图

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为什么不用 LLM 直接算？

LLM 排盘会犯错。紫微斗数排盘涉及：

• 安命宫（根据生月 + 生时）
• 定五行局（根据命宫地支 + 生年天干）
• 安十四主星（根据五行局 + 生日）
• 四化飞星（根据生年天干）

这些全是精确的数学运算。LLM 靠"记忆"来算，换个生辰就可能算错（比如五行局写错、禄权顺序反了）。Python 脚本保证每次排盘 100% 一致且正确。

V2 把同样的原则推进到格局判定层：成格不成格、空宫借谁、流年忌冲哪宫，也全是规则引擎在算，LLM 只负责它擅长的——把星曜的语言翻译成人的语言。

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关于作者

Bob（李波/波哥） — AI 企业落地顾问，「与你同学 Learn With You」主理人

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致谢

• Rita — V2 格局判定与量化系统（gezhi_rules）的主要共创者，感谢这份精彩的社区迭代
• iztro — 紫微斗数排盘 JavaScript 库（4000+ stars）
• iztro-py — 纯 Python iztro 实现

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许可证

MIT — 随便用，随便改。详见 LICENSE。

本项目按兴趣维护，不承诺更新频率。

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「算命是对话，不是表演。准确度随沟通趋近。」