Ziwei Doushu

核心用法

Ziwei Doushu 是一款基于传统紫微斗数命理体系的专业排盘技能，采用 Python/Node.js 双引擎架构（py 主引擎 + js 备用引擎），支持 dual 模式交叉校验以确保计算准确性。用户通过命令行输入出生日期、时辰、性别及目标流年，即可生成结构化命盘报告。

核心命令范式：

python scripts/ziwei_chart.py --date YYYY-MM-DD --time HH:MM --gender [male|female] --year [流年] --engine [py|js|dual] --template [lite|pro|executive]

显著优点

1. 全离线运行：零网络依赖，无 Headless 浏览器，彻底杜绝数据外泄
2. 双引擎容错：dual 模式下双轨计算，结果冲突时自动标记待复核
3. 渐进式渲染：排盘图（SVG/JPG）为可选增强，依赖缺失时静默降级为纯文本报告
4. 框架化输出：严格区分「排盘事实」（星曜宫位、四化飞布）与「传统研判框架」，避免机械断言，保留人工解读空间
5. 多密度模板：lite（速览）、pro（详批）、executive（决策辅助）三级输出适配不同场景

潜在局限

• 命理学固有争议：紫微斗数属经验体系，缺乏科学可证伪性，输出应视为文化参考而非决策依据
• 流年推演边界：大限流年算法各派有异（三合/四化/飞星），引擎默认采用主流派别，特殊流派需人工调整
• 真太阳时未内置：固定东八区 120° 经线，出生地经度显著偏离者需手动换算

适合人群

• 命理研究者与传统文化爱好者
• 需要离线私密排盘的用户（敏感生辰数据本地处理）
• 开发者构建命理类应用的底层计算模块

常规风险

• 心理暗示风险：命盘解读可能引发自我标签化或决策焦虑，建议配合「仅供参考」提示使用
• 依赖版本漂移：iztro 系列库更新可能引入宫位排布或四化规则微调，生产环境建议锁定版本
• 图片渲染异常：cairosvg 在某些 Linux 发行版需额外系统字体支持

核心用法

本 Skill 为紫微斗数命盘排盘工具，通过 Python 脚本 ziwei_chart.py 接收出生日期、时辰、性别等参数，调用开源库 iztro-py（主引擎）或 iztro（备用引擎）计算命盘结构。支持双引擎校验（--engine dual）、多模板输出（lite/pro/executive）及可选排盘图导出（SVG/JPG）。默认东八区北京时间，全离线运行，不依赖浏览器。

显著优点

1. 完全离线：无网络请求、无 headless 浏览器依赖，隐私数据（出生信息）仅在本地处理，符合 GDPR 数据最小化原则。
2. 架构稳健：双引擎设计提供计算校验，图片生成失败自动降级不影响文本报告，容错性好。
3. 输出结构化：明确区分"排盘事实"（命身宫、十二宫、四化、大限等客观数据）与"传统研判框架"（经验性解读），避免将命理结论绝对化，便于用户理性参考。
4. 依赖可信：核心计算依赖开源社区成熟的 iztro 系列库，非闭源黑盒。

潜在缺点与局限

1. 来源可信度受限：维护者为随机字符串 ID，无法确认 GitHub 账号归属，属 T3 来源，存在"信任但无法验证"的固有局限。
2. 代码质量瑕疵：存在 subprocess 导入缺失的疏漏，影响 JS 备用引擎调用路径，虽未触发安全漏洞，但反映测试覆盖不足。
3. 命理本身的局限性：紫微斗数为传统经验体系，缺乏科学实证基础，输出结果仅供文化参考，不可替代专业心理咨询、医疗或决策建议。Skill 已主动在输出中避免写死具体建议，但用户仍可能过度依赖。
4. 时区与历法限制：默认固定东八区，跨时区出生需手动换算；农历转换依赖库实现，极端日期可能存在歧义。

适合人群

• 对传统命理文化有兴趣的研究者或爱好者
• 需要快速生成命盘结构数据进行二次开发或分析的用户
• 注重隐私、拒绝将个人生辰信息上传至在线排盘网站的用户

常规风险

• 过度解读风险：命理框架具有模糊性与巴纳姆效应倾向，用户可能将经验性描述误认为精准预测。
• 依赖维护风险：T3 来源意味着项目持续性取决于个人开发者，长期维护与更新存在不确定性。
• 输入错误风险：出生时间误差（尤其时辰交界）对排盘结果影响显著，Skill 虽有时辰选项，但无法校验用户输入准确性。