mini-six-ren

ミニ六壬（小六壬占卜）

九宮掌訣に基づく中国の伝統的な占術です。三傳の予測を多層的に分析して生成し、伝統的な方法論に基づいた AI による解釈を提示します。

ワークフロー

1. 入力モードを判定します（数値／日時／漢字／現在時刻）。
2. scripts/xiaoliu.py --format json を実行して予測を計算します（現在は詳細な分析を含む JSON を返します。下記の「JSON スキーマ」を参照してください）。
3. config.yaml が存在し、model フィールドがあるかを確認します。
   • 設定なし（デフォルト）：ℹ️ 現在は Claude Code 内蔵モデルで解釈しています。サードパーティモデルを使用するには、config.yaml を作成してください と表示します。その後、下記の「七段階解釈フレームワーク」に従って、内蔵 LLM による分析を行います。
   • 設定あり＋API キーあり：ℹ️ 現在は <model> で解釈しています と表示します。予測 JSON を scripts/interpret.py に渡します。

     uv run scripts/xiaoliu.py --now --question "問題" --format json | \
       uv run scripts/interpret.py --question "問題"
     

   • 設定あり、API キーなし：⚠️ .env に <ENV_KEY> を設定してください と表示します。内蔵 LLM による分析に切り替えます。
4. assets/template.md を使って最終レポートを作成し、すべてのプレースホルダーを予測 JSON と LLM の分析結果で埋めます。

クイックスタート

# By three numbers
uv run scripts/xiaoliu.py --numbers 1,2,3 --question "今日运势" --format json

# By date/time (auto-converted to lunar month / day / hour-branch)
uv run scripts/xiaoliu.py --datetime "2025-07-15 10:30" --question "面试能成功吗" --format json

# By Chinese characters (uses stroke count)
uv run scripts/xiaoliu.py --chars "天地人" --question "感情运势" --format json

# By current time
uv run scripts/xiaoliu.py --now --question "今天适合出行吗" --format json

LLM による分析には --format json を使用します。人が直接読める形式で表示するには --format text を使用します（分析セクションも含まれます）。

入力モードの選択

ユーザーの入力	モード	例
数字を3つ指定する	--numbers	--numbers 3,5,7
日付／時刻に言及する	--datetime	--datetime "2025-01-31 14:30"
漢字を指定する	--chars	--chars "天地人"
「用现在的时间」／「now」	--now	--now
特に指定がない	--now	現在時刻をデフォルトとして使用

JSON スキーマ（主な分析フィールド）

スクリプトは現在、以下のトップレベルフィールドを含む構造化 JSON を出力します。

フィールド	用途
input	入力モードのメタデータ（モード、raw、日時モードの旧暦／時刻、漢字モードの画数）
input_numbers	三傳の計算に使用した3つの段階数
passes	三傳。それぞれに position、role（体／枢／用）、auspice／auspice_level／question_lens を含む symbol が含まれます
relations	隣り合う三傳間の五行の関係と、その meaning
subject_object	体用関係：主語（初傳）と客体（末傳）の関係および解釈
flow	五行の全体的な流れのパターン（連珠相生／連珠相克／三同比和／始克終生／...）と解説
patterns	overall_pattern（三吉／二吉一凶／...）、grade（上上格〜下下格）、trend（渐入佳境／苦尽甘来／...）、auspice_score
combinations	検出された特殊な組み合わせ（双符／三符格局）と、その吉凶
timing_guidance	季節、月、時刻、方角（末傳の五行と、三傳を吉凶順に並べた方角に基づく）、吉神
question	ユーザーの質問の反映

質問に応じた解釈に重要なフィールド：passes[i].symbol.question_lens は、8つの質問カテゴリ（財運／情感／事業／健康／学業／家庭／官非／出行）ごとに、各象意の吉凶レベル（-2〜+2）を示します。ユーザーの質問カテゴリを特定できる場合は、基本の auspice_level よりも必ず question_lens の値を優先してください。

七段階解釈フレームワーク

内蔵 LLM による分析を行う際（Claude Code 独自のモデルを使用し、サードパーティの設定は使用しない場合）は、以下の厳密な伝統的七段階フレームワークに従ってください。サードパーティモデル向けには、同じフレームワークが scripts/interpret.py のシステムプロンプトに組み込まれています。

Step 1: 質問カテゴリの特定（Identify Question Category）

ユーザーの質問を8つのカテゴリのいずれかに分類します。これにより、使用する question_lens のインデックスが決まります。

カテゴリ	キーワード
財運	お金、財産、商売、投資、昇給、ボーナス、売買
情感	恋愛、感情、結婚、相手、復縁、別れ
事業	仕事、プロジェクト、昇進、転職、offer、面接
健康	病気、手術、回復、検査、健康診断
学業	試験、進学、留学、論文、勉強
家庭	家族、両親、子ども、配偶者、家庭のこと
官非	訴訟、裁判、紛争、法律
出行	出張、旅行、引っ越し、遠出、異動

明確な質問がない場合、または「総合運」の場合は、基本の auspice_level に戻します。

Step 2: 体用の位置づけ

• 初伝 = 体（問題の原因／質問者自身）
• 末伝 = 用（尋ねている事柄／最終結果）
• 中伝 = 枢（過程の要所）

JSON の subject_object.interpretation を使用します。

Step 3: 三伝の時系列分析（質問の観点から）

各伝について、次の点を分析します。

1. この質問カテゴリでは、この象徴は何を意味しますか？ 各伝の象徴の question_lens[category] を使用します。
2. 隣接する伝との五行の関係 — relations[i].meaning を使用します。
3. 方位と神 — この位置がどのような気を巡らせるかを分析します。

重要：同じ象徴でも、カテゴリによって意味が異なります。例：

• 桃花 → 恋愛 +2 大吉、仕事 -1 小凶
• 大安 → 健康 +2 大吉、外出 -1 小凶（静を重んじ、自ら動かない）
• 速喜 → 金運 +2 大吉、健康 -1 小凶（突発的な病症）

Step 4: 五行全体の流れ

flow.pattern + flow.explanation + patterns.trend を使用します。

• 連珠相生 → 気運が途切れることなく続く、最も吉の流れ
• 連珠相克 → 次々に制約を受ける、最も凶の流れ
• 始克終生 → 苦労の後に好転
• 始生終克 → 栄華を極めた後に衰退
• 三同比和 → 力が集中し、大きく変化しにくい
• など

Step 5: 特殊な組み合わせの識別

combinations リストを使用します。

• 三符格局 → 占断全体を決定します。
• 双符組み合わせ：valence が「+」なら吉兆を強め、「-」なら凶事を警告、「0」なら行動次第です。
• 空の場合：この項目は省略し、基本的な分析に基づいて判断します。

組み合わせの意味について詳しくは、references/combinations_reference.md を参照してください。

Step 6: 応期と方位

timing_guidance を使用します。

• 応期：季節、月、時刻（末伝の五行に基づく）
• 吉方：favorable_directions_from_passes
• 避けるべき方位：avoid_directions_from_passes
• 力を借りられる神霊：favorable_deities

Step 7: 総合判断と助言

すべての分析をユーザーの具体的な質問に結びつけます。明確に回答します（成就する／成就しない／部分的に成就する／特定の条件が必要）。

LLM 出力の組み込み構成

分析は、次の正確なセクション順で生成します（assets/template.md のプレースホルダーに対応）。

1. 🎯 卦象の概要（ai_overview）— 全体の格局、五行の流れ、趨勢を1段落で示します（1～2文で全体の見立てを述べます）。
2. ⏳ 時間の流れ（ai_timeline）— 初伝／中伝／末伝の3段構成とし、それぞれ質問の観点を踏まえて2～4文で記述します。
3. ⚖️ 体用と五行（ai_subject_object_flow）— 体用の関係と五行の流れから、「なぜ事態がこのように進むのか」を説明します。
4. 🌟 重要な組み合わせ（ai_combinations）— 特に関連性の高い組み合わせを1～2個挙げるか、該当する組み合わせがないことを記します。
5. 🧭 応期と方位（ai_timing_direction）— いつ、どこで、どの神霊に祈るかを示します。
6. 💡 行動の助言（ai_advice）— 具体的で実行可能な項目を3～5個箇条書きにします。
7. 🔮 結論（ai_conclusion）— 質問への直接的な答えを1～2文で記します。

文体のガイドライン

• 常にユーザーの質問に即して述べ、一般論に終始しないでください。
• 末伝を最も重視します（最終伝が主な指標です）。
• 極端な断定は避け、「望ましい」「避けるべき」「可能」「必要」など、余地を残した表現を使います。
• 上品で哲学的でありながら、分かりやすい文体にします。
• 分析部分の全体の長さ：漢字700～1100字

レポートの出力

予測 JSON と LLM の分析を生成した後、assets/template.md に従って書式を整えます。すべての {{placeholder}} 変数を、スクリプトの出力と LLM の分析結果で置き換えてください。

主要なテンプレート変数

xiaoliu.py の JSON 出力から：

• {{timestamp}}、{{input_mode}}、{{input_data}}、{{input_numbers}}、{{question}}
• {{overall_pattern}}、{{grade}}、{{auspice_score}}、{{trend}}、{{trend_explanation_short}}
• {{flow_pattern}}、{{element_sequence}}、{{flow_explanation}}
• 各伝ごと：{{first_name}}、{{first_element}}、{{first_auspice}}、{{first_level}}、{{first_description}}、{{first_interpretation}}、{{first_direction}}、{{first_deity}}、{{first_lens_value}}（同様に second_*、third_*）
• {{relation_1_2}}、{{relation_2_3}}、{{relation_1_2_meaning}}、{{relation_2_3_meaning}}
• {{subject_object_relation}}、{{subject_object_interpretation}}、{{subject_object_summary}}、{{subject_object_relation_short}}
• {{primary_element}}、{{element_spirit}}、{{season}}、{{favorable_months}}、{{favorable_hours}}、{{element_directions}}、{{favorable_directions_from_passes}}、{{avoid_directions_from_passes}}、{{favorable_deities}}、{{favorable_colors}}
• {{#combinations}}...{{/combinations}} ブロック：combinations 配列を反復処理します。各項目には {{combo_name}}、{{combo_type}}、{{combo_symbols}}、{{combo_meaning}} が含まれます。空の場合は、ループ全体を「本卦三伝には伝統的な特殊組み合わせがないため、基本的な卦象分析に戻ります。」という注記に置き換えます。

LLM による分析から（これらの文字列は生成してください）：

• {{ai_overview}}、{{ai_timeline}}、{{ai_subject_object_flow}}、{{ai_combinations}}、{{ai_timing_direction}}、{{ai_advice}}、{{ai_conclusion}}
• 質問の観点に関する説明：{{first_lens_explanation}}、{{second_lens_explanation}}、{{third_lens_explanation}}（観点の値をユーザーの質問に結び付ける簡潔な1行の説明）

サードパーティモデルの設定（任意）

デフォルトでは、このスキルは解釈に Claude Code 内蔵の LLM を使用します。サードパーティモデルを使用するには、次の手順に従ってください。

手順 1：config.yaml を作成する

# 格式: provider:model_name
model: deepseek:deepseek-chat

手順 2：.env に API キーを設定する

DEEPSEEK_API_KEY=sk-...

対応プロバイダー

プロバイダーのプレフィックス	API キーの環境変数	備考
openai	OPENAI_API_KEY	GPT シリーズ
anthropic	ANTHROPIC_API_KEY	Claude シリーズ
google-gla	GEMINI_API_KEY	Gemini シリーズ
deepseek	DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek
kimi	MOONSHOT_API_KEY	Moonshot Kimi
qwen	DASHSCOPE_API_KEY	Alibaba Qwen
glm	ZHIPU_API_KEY	Zhipu ChatGLM

interpret.py には、システムプロンプトとして同じ7段階のフレームワークが組み込まれているため、サードパーティモデルでも同等の構成で出力できます。内蔵 LLM に戻すには、config.yaml を削除してください。

参考資料

• references/symbols_reference.md — 九宮の各記号の詳細（8種類の質問に応じて解説）
• references/interpretation_framework.md — 7段階の解釈フレームワークの方法論
• references/combinations_reference.md — 2記号／3記号の特殊な組み合わせ一覧
• examples/ — 3種類の入力方法の例