name	qi-dun-jia-yijing-master
description	奇门遁甲易学宗师 - 协议化奇门 skill package，包含可测试的盘面输入协议、规则分析骨架、取象 reference 联络与 benchmark 回归工具。
version	0.2.0

奇门遁甲 - 奇门遁甲易学宗师

这是一个协议化的奇门遁甲 skill package，用于在 Claw bot / OpenClaw 体系内测试和迭代奇门能力。

它不再只是单一 SKILL.md，而是一个完整目录：

SKILL.md：协议层，定义输入、执行顺序、输出合同、能力边界
scripts/：最小可运行的 deterministic 内核（盘面驱动分析、bench、smoke）
references/：古籍逻辑、门星神宫位映射、现代场景映射、规则优先级
schemas/：输入样例与字段说明
cases/：benchmark case 与回归输出

当前版本的能力边界很明确：

已支持：chart-driven 奇门分析
- 也就是你先提供结构化盘面，skill 负责用规则引擎 + reference 联络库生成分析与建议
未完全实现：从公历时间自动精确排出全盘 的完整数学引擎
- 这部分可以作为下一阶段继续补

换句话说，本 skill 已经可以用于：

协议测试
prompt/skill 回归
参考逻辑回归
输出结构与一致性 bench

但还不应伪装成“已经完整重建整套古法自动排盘软件”。

包结构

qi-dun-jia-yijing-master/
  SKILL.md
  scripts/
    qimen_calendar.py
    qimen_auto.py
    qimen_core.py
    qimen_protocol.py
    qimen_bench.py
    qimen_smoke.py
  references/
    classical-principles.md
    five-dimension-playbook.md
    pattern-rules.json
    modern-scene-mapping.json
    rule-priority.json
    symbol-map.json
  schemas/
    README.md
    input-chart-driven.example.json
    input-auto-hour.example.json
  cases/
    README.md
    benchmark_cases.json
    teacher_goldens.json
    output/

核心协议

一、能力分层

本 skill 按三层执行：

1. 确定性层

必须脚本化，不能靠灵感：

盘面字段校验
用神落宫读取
宫 / 门 / 星 / 神 / 奇仪 / 旬空 / 马星等结构化读取
季节对五行旺相休囚死的映射
问题类型对应的规则优先级选择

2. 规则层

优先脚本化，允许继续增强：

取用神后的主线分析顺序
问题类型下的门星神权重
吉凶/推进/延迟/风险的带权判断
应期快慢和节奏判断
建议生成的模板化约束

3. 定象层

依赖 reference 联络，而不是死记硬背：

宫位/卦宫的本性
八门的行为方式
九星的资质与外显
八神的潜意识与隐性动机
现代问题场景中的实体映射
输出时必须落到 性 → 情 → 形 → 体 → 用 + 时空坐标

二、取象总则

强制参考：

workspace/doc/2026-03-21-玄学skill取象参考整合手册.md
workspace/doc/2026-03-20-八卦性情形体用学习手册.md
references/classical-principles.md
references/five-dimension-playbook.md

核心要求：

宫、门、星、神不能各说各话，必须统一成一条 性→情→形→体→用 推导链。
结论不能只说“利/不利”，必须交代：
- 何宫
- 何门
- 何星
- 何神
- 何季节旺衰
- 何问题场景
每个正式结论后尽量补：

### 五维落点
- 性：[根本气质/局中主轴]
- 情：[当前行为与心理状态]
- 形：[外在表征/盘面结构]
- 体：[当前场域中的具体人/事/地]
- 用：[在此局中的实际作用]
- 时空坐标：[何时 + 何宫/何方位/何场域]

输入协议

执行模式

当前支持：

chart-driven
auto-hour

其中：

chart-driven：调用方提供结构化盘面
auto-hour：调用方提供公历时间，本 skill 自动排出 hour chart 再进行断法

输入 JSON 结构

{
  "question": "这次合作谈判能否顺利推进？",
  "question_type": "career",
  "subject_role": "self",
  "target_role": "counterparty",
  "analysis_focus": "合作推进与应期",
  "chart": {
    "method": "manual-chart",
    "dun": "yang",
    "ju": 3,
    "season": "autumn",
    "time_note": "2026-03-21 申时",
    "xunkong": "子丑",
    "horse": "寅",
    "use_deity": {
      "label": "求测人",
      "palace": "乾"
    },
    "counterparty": {
      "label": "对方",
      "palace": "坤"
    },
    "palaces": [
      {
        "name": "乾",
        "trigram": "乾",
        "element": "metal",
        "door": "开门",
        "star": "天心",
        "god": "六合",
        "heaven_stem": "乙",
        "earth_stem": "辛",
        "empty": false,
        "horse": false,
        "notes": ""
      }
    ]
  }
}

auto-hour 输入 JSON 结构

{
  "mode": "auto-hour",
  "question": "这次合作谈判能否顺利推进？",
  "question_type": "career",
  "calendar": {
    "year": 2026,
    "month": 3,
    "day": 21,
    "hour": 15,
    "minute": 0
  },
  "auto_chart": {
    "method": "chaibu",
    "use_deity_strategy": "day_stem_sky",
    "target_strategy": "custom",
    "target_palace": "坤"
  }
}

必填字段

question
question_type
chart-driven 时：chart.season、chart.use_deity.palace、chart.palaces[]
auto-hour 时：calendar.year/month/day/hour

question_type 建议值

career
relationship
transaction
competition
health
travel
legal
general

执行顺序

阶段 1：输入校验

由 scripts/qimen_protocol.py 和 scripts/qimen_core.py 完成：

校验输入结构是否完整
校验用神落宫是否存在于盘面
校验季节、问题类型是否在支持列表内
若缺字段，返回结构化错误，而不是硬断

阶段 1.5：自动排局（auto-hour 模式）

由 scripts/qimen_calendar.py + scripts/qimen_auto.py 完成：

用本地 vendored lunar_python 计算：
- 年月日时干支
- 当前节气
- 旬空
按固定 hour-chart 规则计算：
- 阴遁/阳遁
- 局数
- 值符 / 值使
- 地盘 / 天盘 / 八门 / 九星 / 八神
按 use_deity_strategy 选出默认用神落宫
生成标准化 chart，再进入统一分析主线

阶段 2：盘面主线分析

主线固定为：

读取用神落宫
读取该宫之：
- 宫位
- 五行
- 八门
- 九星
- 八神
- 天盘/地盘奇仪
- 空亡与马星信息
按问题类型加载 references/rule-priority.json
计算：
- 宫位本性
- 门的行为倾向
- 星的外显资质
- 神的隐性动机
- 季节旺衰
- 格局/奇仪组合命中
- 综合倾向分数

阶段 3：五维取象重写

把结构化结果重写成：

性：宫位根性 + 五行 + 问题主轴
情：八门行为 + 八神状态
形：九星外显 + 宫位场域轮廓
体：当前问题中的具体人/事/地点/对象
用：在当前问题里的推进/阻碍/掩护/延迟/转机作用
时空坐标：季节 + 问题阶段 + 宫位场域

阶段 4：结论与建议

输出：

局势总论
用神确认
五维落点
时间节奏判断
风险点
运筹建议
置信度

输出协议

JSON 输出

字段最少包括：

input_summary
use_deity
target
five_dimensions
timing
risk_flags
advice
confidence
reasoning

Markdown 输出

严格推荐按以下结构：

## 【输入摘要】
## 【盘面摘要】
## 【用神确认】
## 【局势总论】
## 【五维落点】
## 【应期与节奏】
## 【风险点】
## 【运筹建议】
## 【置信度】

每个结论尽量跟一段：

【易理推导】：据 [宫位] 宫 + [门] + [星] + [神] + [旺衰] 所得

脚本说明

`scripts/qimen_core.py`

核心库：

统一处理 chart-driven / auto-hour
加载 references
校验输入
读取用神宫
匹配格局/奇仪组合规则
计算旺衰与问题倾向分数
生成五维结构化结果
渲染 markdown

`scripts/qimen_calendar.py`

历法库适配层：

vendored lunar_python 导入
干支、节气、旬空、节气时间表快照

`scripts/qimen_auto.py`

自动排局层：

hour-chart 自动排盘
地盘 / 天盘 / 八门 / 九星 / 八神展开
自动模式下的用神默认落宫生成

`scripts/qimen_protocol.py`

协议执行入口：

python3 workspace/skills/qi-dun-jia-yijing-master/scripts/qimen_protocol.py   --input workspace/skills/qi-dun-jia-yijing-master/schemas/input-chart-driven.example.json   --format markdown

`scripts/qimen_bench.py`

回归 bench：

python3 workspace/skills/qi-dun-jia-yijing-master/scripts/qimen_bench.py   --cases workspace/skills/qi-dun-jia-yijing-master/cases/benchmark_cases.json   --output-dir workspace/skills/qi-dun-jia-yijing-master/cases/output

`scripts/qimen_smoke.py`

最小 smoke：

python3 workspace/skills/qi-dun-jia-yijing-master/scripts/qimen_smoke.py

Benchmark 协议

benchmark 的目标不是验证“玄学真伪”，而是验证：

skill 是否按固定结构输出
是否给出五维取象链
是否对不同问题类型使用不同规则优先级
是否能保持稳定的易理依据表达
修改 skill 后有没有明显逻辑回退
自动排局模式给出的干支/节气/旬空/门星神是否稳定
与人工整理的金标准要点是否大体一致

case 格式

见：

cases/benchmark_cases.json

每个 case 包含：

id
description
input
expected_substrings
forbidden_substrings
expected_band

金标准文件：

cases/teacher_goldens.json

打分方式

当前是轻量 rubric：

expected 命中加分
forbidden 未出现加分
band 命中加分
最终输出 PASS / REVIEW / FAIL

Reference 目录说明

`references/classical-principles.md`

记录：

奇门断法主线
什么是可程序化规则
什么是必须 reference 化的定象层

`references/five-dimension-playbook.md`

记录：

如何把宫门星神重写为 性→情→形→体→用
如何强制带出时空坐标

`references/symbol-map.json`

机器可读：

宫位、八门、九星、八神、季节旺衰的结构化映射

`references/rule-priority.json`

机器可读：

不同问题类型下，门/星/神/旺衰的权重与优先级

`references/modern-scene-mapping.json`

机器可读：

career / relationship / competition / legal 等现代问题中的实体映射

能力边界

当前版本不声称完整支持：

全量古籍格局自动演算
多流派盘法差异自动切换
大规模案例统计学习

当前版本明确支持：

把奇门 skill 变成一个可测试、可回归、可继续增强的 package
让 Claw bot 能基于结构化盘面或自动 hour chart 做稳定分析
让 skill 测试不再只靠主观印象，而能有 benchmark 回归线

下一阶段建议

若要继续提升到更高精度，推荐按顺序补：

自动排盘数学引擎
更细的格局与奇仪组合规则
多流派 reference 权重差异
案例校正层与金标准样本
更细的应期规则

最终原则

排局与主断法尽量规则化
定象尽量 reference 化
输出尽量结构化
bench 尽量可重复化

只有这样，奇门 skill 才适合在 Claw bot 里长期测试，而不是每次都靠“老师感”临场发挥。

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奇门遁甲 - 奇门遁甲易学宗师

包结构

核心协议

一、能力分层

1. 确定性层

2. 规则层

3. 定象层

二、取象总则

输入协议

执行模式

输入 JSON 结构

auto-hour 输入 JSON 结构

必填字段

question_type 建议值

执行顺序

阶段 1：输入校验

阶段 1.5：自动排局（auto-hour 模式）

阶段 2：盘面主线分析

阶段 3：五维取象重写

阶段 4：结论与建议

输出协议

JSON 输出

Markdown 输出

脚本说明

scripts/qimen_core.py

scripts/qimen_calendar.py

scripts/qimen_auto.py

scripts/qimen_protocol.py

scripts/qimen_bench.py

scripts/qimen_smoke.py

Benchmark 协议

case 格式

打分方式

Reference 目录说明

references/classical-principles.md

references/five-dimension-playbook.md

references/symbol-map.json

references/rule-priority.json

references/modern-scene-mapping.json

能力边界

下一阶段建议

最终原则

`scripts/qimen_core.py`

`scripts/qimen_calendar.py`

`scripts/qimen_auto.py`

`scripts/qimen_protocol.py`

`scripts/qimen_bench.py`

`scripts/qimen_smoke.py`

`references/classical-principles.md`

`references/five-dimension-playbook.md`

`references/symbol-map.json`

`references/rule-priority.json`

`references/modern-scene-mapping.json`