Ya Xian Zhi: Da Liu Ren Jin Kou Jue Intelligent Prediction System — Integrating Liu Ren Charting and Divination Texts into a Single Skill

前言

做 Agent Skill 的人大多遇到过这类需求:用户想要一个「传统术数」类的预测工具,但真要做起来,坑比想象中多。排盘要算天文参数,时间要换算成真太阳时,断语是文言术语,用户看不懂;更常见的是,盘排完就结束了,没有历史留档,也没法把不同时间起的课放在一起对比。

鸭先知·大六壬金口诀智能预测系统就是针对这些痛点设计的 Skill。下面介绍它的定位、能力边界和已知资料。

这是什么

鸭先知·大六壬金口诀智能预测系统是一个面向中国古典预测术(大六壬金口诀)的智能排盘与断课 Skill,坐标 @user_501ebc00/yaxianzhi-jinkoujue,由 user_501ebc00 发布,来源为 community,归类于 life-service,当前版本 7.3.1。

它要解决的问题可以归纳为四类:

  1. 分类太多,用户选不到合适的场景,Skill 需要自动推断。
  2. 断语是术数术语,普通用户看不懂,需要转成白话。
  3. 排完盘没有留档,无法回溯和对比。
  4. 起课时间不准,需要按真太阳时精确到秒校准。

核心功能

下面介绍的能力均来自该 Skill 的官方简介,未做扩展推测。

排盘与时间校准

排盘层基于 VSOP87 天文参数计算,起课时间按真太阳时处理,精确到秒。这一步的作用是先把时间基准做准,后续断课才有可靠输入。

自动推断分类

简介中列出的分类多达 33 个,覆盖工作事业、情感恋爱、健康体检、投资理财、房产搬家、风水阳宅、竞争比赛、灵异化解、宠物预测、梦境解析、流年运势、合婚配对等场景。用户不指定分类时,由 Skill 自动推断,降低使用门槛。

三层白话解读

断语输出做三层白话解读,把术数术语转成用户能直接读的表述。这是针对「排完盘看不懂」这个痛点的直接回应。

本地历史与多课对比

排盘结果写入本地历史,支持多课对比。作用是让一次预测不只是即时结论,后续可以回看、横向比较不同时间的课。

断语库与算法体系

  • 断语库:1100 条以上。
  • 取象体系:14 种。
  • 算法引擎:23 个。
  • 分类:33 个。

断课技法清单

简介中列出的技法包括:五动爻、三动爻、四绝四败、神煞联动、空亡反断、事体属性修正、三合局断事、入墓判断、三会局、旬空人心、四大空亡、四位生克取事 16 种、连茹、天罗地网、月破日破、斩关伏吟反吟、六十甲子铃、游都鲁都、主客胜负、方位吉凶、旬空深化、神煞组合、行年流年。

这一长串是该 Skill 在断课环节支持的技法集合,具体每一项如何触发,资料中未给出说明。

安装与启用

已抓取的 SkillHub 页面只提供了坐标 @user_501ebc00/yaxianzhi-jinkoujue、版本 7.3.1、来源 community、分类 life-service 这些元数据,没有给出安装命令、目录路径或配置字段。标签显示 requires_api_key=false,说明使用不需要额外申请 API Key。

因此这里不编造安装命令。在 SkillHub 生态中,这类 Skill 通常按平台通用的 SKILL.md 格式被 Agent 宿主加载,具体步骤以 SkillHub 对应页面的说明为准。

适用场景

适合需要在对话式 Agent 中提供传统术数排盘与断课能力的场景,尤其是希望统一处理「分类选择、术语翻译、历史留档、时间校准」这四个环节的产品。

注意事项

  1. 该 Skill 属于 life-service 分类,能力集中在术数推演,不涉及实际决策建议,落地时需要自行评估合规与误导风险。
  2. 简介中的能力描述很细(23 个算法引擎、14 种取象体系、1100+ 断语),但公开资料没有给出各项能力的调用参数和触发条件,接入前建议先实测。
  3. 评分与下载量属于平台实时数据,页面快照显示评分 100000、下载 963,接入参考时以平台最新页面为准。

结语

鸭先知·大六壬金口诀智能预测系统的价值在于把传统六壬排盘的完整流程(天文排盘、时间校准、分类推断、白话解读、历史对比)打包成一个可被 Agent 直接调用的 Skill,减少重复实现。官方地址:https://api.skillhub.cn/user_501ebc00/yaxianzhi-jinkoujue,SkillHub 页面:https://www.skillhub.cn/skills/user_501ebc00/yaxianzhi-jinkoujue

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Xiaoye