mini-six-ren

Mini Six Ren（小六壬占卜）

基于九宫掌诀（九宫掌诀）的中国传统占卜。生成包含多层分析的三传预测，然后提供基于传统方法的 AI 解读。

工作流

1. 确定输入模式（数字 / 日期时间 / 中文字符 / 当前时间）。
2. 运行 scripts/xiaoliu.py --format json 计算预测结果（现在会返回丰富的分析型 JSON，请参阅下文“JSON Schema”）。
3. 检查 config.yaml 是否存在且包含 model 字段：
   • 无配置（默认）：显示 ℹ️ 当前使用 Claude Code 内置模型解读。如需使用第三方模型，请创建 config.yaml。然后按照下文“七步解读框架”进行内置大模型分析。
   • 有配置 + API 密钥：显示 ℹ️ 当前使用 <model> 解读。将预测 JSON 传入 scripts/interpret.py：

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

   • 有配置，缺少 API 密钥：显示 ⚠️ 请在 .env 中设置 <ENV_KEY>。改用内置大模型分析。
4. 使用 assets/template.md 格式化最终报告，填入预测 JSON 和大模型分析中的所有占位符。

快速开始

# 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

使用 --format json 进行大模型分析。使用 --format text 直接显示人类可读的结果（已包含分析部分）。

输入模式选择

用户说	模式	示例
给出 3 个数字	--numbers	--numbers 3,5,7
提到日期/时间	--datetime	--datetime "2025-01-31 14:30"
给出中文字符	--chars	--chars "天地人"
“用现在的时间” / “now”	--now	--now
没有指定输入	--now	默认为当前时间

JSON Schema（关键分析字段）

脚本现在会输出包含以下顶层字段的结构化 JSON：

字段	用途
input	输入模式元数据（mode、raw、日期时间模式下的 lunar/hour、字符模式下的 stroke_counts）
input_numbers	用于计算三传的三个步骤数字
passes	三传；每一传包含 position、role（体/枢/用）、以及包含 auspice/auspice_level/question_lens 的 symbol
relations	相邻传之间的两两五行关系，包含 meaning
subject_object	体用关系：主体（初传）与客体（末传）——关系及解读
flow	整体五行流动模式（连珠相生 / 连珠相克 / 三同比和 / 始克终生 / ...），以及说明
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	检测到的特殊组合（双符 / 三符格局）及其吉凶属性
timing_guidance	季节、月份、时辰、方位（基于末传五行及按三传吉凶排序的方位）、吉神
question	对用户问题的复述

问题感知解读的关键字段：passes[i].symbol.question_lens 提供每个符号在 8 个问题类别（财运/情感/事业/健康/学业/家庭/官非/出行）中的吉凶等级（-2..+2）。如果能识别用户的问题类别，务必优先使用对应的镜值，而不是基础 auspice_level。

七步解读框架

进行内置大模型分析（Claude Code 自带模型，无第三方配置）时，请遵循这一严格的传统七步框架。（第三方模型的系统提示词中也包含相同框架，详见 scripts/interpret.py。）

第 1 步：识别问题类别（Identify Question Category）

将用户的问题归入 8 个类别之一，以确定要使用哪个 question_lens 索引：

类别	关键词
财运	钱、财、生意、投资、加薪、奖金、买卖
情感	恋爱、感情、婚姻、对象、复合、分手
事业	工作、项目、升迁、跳槽、offer、面试
健康	病、手术、康复、检查、体检
学业	考试、升学、留学、论文、读书
家庭	家人、父母、子女、配偶、家事
官非	官司、诉讼、纠纷、法律
出行	出差、旅行、搬家、远行、调动

如果没有明确问题，或用户问的是“综合运势”：回退使用基础 auspice_level。

步骤 2：体用定位（主客定位）

• 初传 = 体（问题原因 / 问者本身）
• 末传 = 用（所问之事 / 最终结果）
• 中传 = 枢（过程枢纽）

使用 JSON 中的 subject_object.interpretation。

步骤 3：三传时序分析（结合问题视角）

针对每一传，回答：

1. 在此问题类别中，这个符号代表什么？——使用各传符号中的 question_lens[category]。
2. 与相邻一传的五行关系——使用 relations[i].meaning。
3. 方向和神煞——这个位置会引导何种能量？

重要：同一个符号在不同类别中含义不同。例如：

• 桃花 → 情感 +2 大吉，事业 -1 小凶
• 大安 → 健康 +2 大吉，出行 -1 小凶（主静不主动）
• 速喜 → 财运 +2 大吉，健康 -1 小凶（突发病症）

步骤 4：五行整体流转

使用 flow.pattern + flow.explanation + patterns.trend：

• 连珠相生 → 气运绵延，最吉流转
• 连珠相克 → 层层受制，最凶流转
• 始克终生 → 先苦后甜
• 始生终克 → 盛极而衰
• 三同比和 → 力量集中，难有突变
• 等等

步骤 5：识别特殊组合

使用 combinations 列表：

• 三符格局 → 决定整个排盘。
• 双符组合：valence 为 "+" 时强化吉象，"-" 时警示凶险，"0" 时取决于行动
• 如果列表为空：跳过；依据基本分析进行判断。

组合含义详见 references/combinations_reference.md。

步骤 6：应期与方位

使用 timing_guidance：

• 应期：季节、月份、时辰（根据末传五行）
• 吉方：favorable_directions_from_passes
• 避方：avoid_directions_from_passes
• 可借神灵：favorable_deities

步骤 7：综合判断与建议

将所有内容与用户的具体问题联系起来。给出明确答复（能成 / 不能成 / 部分成 / 需满足某条件）。

内置 LLM 输出结构

按照以下确切顺序生成分析（与 assets/template.md 占位符对应）：

1. 🎯 卦象总览（ai_overview）——一段话：整体格局 + 五行流转 + 趋势（用 1-2 句话定调）
2. ⏳ 时间脉络（ai_timeline）——分三段：初传 / 中传 / 末传；每段 2-4 句话，结合问题视角
3. ⚖️ 体用与五行（ai_subject_object_flow）——解释“事态为何如此发展”：体用关系 × 五行流转
4. 🌟 关键组合（ai_combinations）——列出最相关的 1-2 个组合；若没有形成组合，则予以说明
5. 🧭 应期与方位（ai_timing_direction）——何时、何地、应借助哪位神灵
6. 💡 行动建议（ai_advice）——3-5 条具体、可执行的建议
7. 🔮 结论（ai_conclusion）——用 1-2 句话直接回答问题

文风指南

• 始终紧扣用户问题，切勿泛泛而谈。
• 末传最重要（最终一传 = 主要判断依据）。
• 避免极端断言——使用“宜”“忌”“可”“需”等措辞留有余地。
• 文辞典雅、有哲理，同时通俗易懂。
• 总长度： LLM 分析部分为 700-1100 个中文字。

报告输出

生成预测 JSON 和 LLM 分析后，使用 assets/template.md 进行格式化。将所有 {{placeholder}} 变量替换为脚本输出和 LLM 分析中的相应值。

关键模板变量

来自 xiaoliu.py JSON 输出：

• {{timestamp}}、{{input_mode}}、{{input_data}}、{{input_numbers}}、{{question}}
• {{overall_pattern}}、{{grade}}、{{auspice_score}}、{{trend}}、{{trend_explanation_short}}
• {{flow_pattern}}、{{element_sequence}}、{{flow_explanation}}
• 每传：{{first_name}}、{{first_element}}、{{first_auspice}}、{{first_level}}、{{first_description}}、{{first_interpretation}}、{{first_direction}}、{{first_deity}}、{{first_lens_value}}（second_*、third_* 依此类推）
• {{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}} 块：遍历 combinations 数组，其中每项包含 {{combo_name}}、{{combo_type}}、{{combo_symbols}}、{{combo_meaning}}。如果数组为空，则将整个循环替换为提示：“本卦三传无形成传统特殊组合，回归基础卦象分析。”

来自 LLM 分析（由你生成这些字符串）：

• {{ai_overview}}、{{ai_timeline}}、{{ai_subject_object_flow}}、{{ai_combinations}}、{{ai_timing_direction}}、{{ai_advice}}、{{ai_conclusion}}
• 问题视角解读：{{first_lens_explanation}}、{{second_lens_explanation}}、{{third_lens_explanation}}（简短的一行说明，将视角值与用户的问题关联起来）

第三方模型配置（可选）

默认情况下，该技能使用 Claude Code 内置的 LLM 进行解读。若要使用第三方模型：

步骤 1：创建 config.yaml

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

步骤 2：在 .env 中设置 API 密钥

DEEPSEEK_API_KEY=sk-...

支持的提供商

提供商前缀	API 密钥环境变量	说明
openai	OPENAI_API_KEY	GPT 系列
anthropic	ANTHROPIC_API_KEY	Claude 系列
google-gla	GEMINI_API_KEY	Gemini 系列
deepseek	DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek
kimi	MOONSHOT_API_KEY	Moonshot Kimi
qwen	DASHSCOPE_API_KEY	阿里巴巴 Qwen
glm	ZHIPU_API_KEY	智谱 ChatGLM

interpret.py 将相同的七步框架嵌入系统提示词，因此第三方模型也能生成结构相近的输出。若要切换回内置 LLM，请删除 config.yaml。

参考资料

• references/symbols_reference.md — 九宫符号详解（按 8 类问题细分）
• references/interpretation_framework.md — 七步解读框架方法论
• references/combinations_reference.md — 双符 / 三符特殊组合谱
• examples/ — 三种输入方式示例