让 AI 解读命盘
排盘交给库、解读交给模型：怎么把 x-iztro 接进 AI 应用，以及几条踩过的坑。
适合：开发者 · 产品与决策者
别让模型自己排盘
这是最重要的一条。大模型算不准干支与安星 —— 它会给出看起来合理但错误的结果， 而且错得毫无规律，你没法从输出上看出来。
排盘是确定性计算，交给库；模型只负责解读。 这条分工是把斗数接进 AI 应用的整个前提。
最小接法
把盘转成文本，前面加上你的分析要求，一起发给模型：
from x_iztro import Astro
astro = Astro()
chart = astro.by_solar("2000-8-16", 2, "female")
system = "你是紫微斗数分析师。基于给定命盘作答，不要编造盘上没有的信息。"
user = f"""{astro.astrolabe_to_prompt(chart)}
{astro.horoscope_to_prompt(chart, "2025-1-1", 0)}
请分析这个人 2025 年的事业运势。"""生成的文本长什么样、格式怎么读，见 AI Prompt 生成。
做成工具调用
让模型自己决定什么时候排盘，比在应用里写死流程更灵活： 模型负责理解需求与解读，x-iztro 负责算准。一个最小的工具定义：
{
"name": "cast_chart",
"description": "紫微斗数排盘。给定阳历生日、时辰索引与性别，返回完整命盘的结构化描述。",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"solar_date": {"type": "string", "description": "阳历生日，格式 YYYY-M-D"},
"time_index": {"type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 12,
"description": "时辰索引，0=早子时(00-01)，12=晚子时(23-24)"},
"gender": {"type": "string", "enum": ["male", "female"]},
},
"required": ["solar_date", "time_index", "gender"],
},
}实现里调 astrolabe_to_prompt 返回文本即可。
运限单独做一个工具（多收一个目标日期），让模型按需要取。
时辰索引要在工具描述里说清楚
用户说的「晚上 11 点」对应索引 12 而不是 0，模型不会自己知道。
把 0–12 的含义写进参数描述，或者干脆让工具收「出生时间 HH:MM」再由你换算。
用中文盘喂模型
排盘结果本身与盘面语言无关，但生成的 prompt 会跟着变。默认的中文盘就是最好的选择：
主流模型的中文命理术语能力都不差；而英文盘的星名走 iztro 的意译词表
（紫微 emperor、七杀 marshal），亮度退化成 [+3] 这类记号，四化写成 A/B/C/D，
这套写法与英文命理界的通行译法不同，模型未必认得。
确实需要英文输出时，做法是用中文盘喂模型、让模型用英文作答， 而不是换成英文盘。
判断逻辑用标识
如果你的应用要基于盘的内容做分支（例如「命宫有化忌时走另一套话术」）， 用语言无关标识判断，不要匹配文本 —— 否则换一种盘面语言，所有分支都会静默失效。
soul = chart.palace("soulPalace")
if soul.has_mutagen("sihuaJi"):
prompt_style = "谨慎"别把模型的解读当计算结果
模型可能在解读里顺手「补」一些盘上没有的信息 —— 多出一颗星、把大限区间说错、把宫名记混。
如果解读要落进产品（写库、发推送、做决策）， 凡是可以从盘上直接取的事实，都从盘上取，不要从模型的自然语言里回抽。 模型输出只当文字用。
让 AI 读这份文档
本站另有专供模型抓取的纯文本端点（llms.txt、单页 Markdown），
见给 AI 读的文档端点。