vedic-astro-skills 的分盘边界敏感性审计：出生时间不确定时D1/D9/D10如何逐分钟重算判稳—

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项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vedic-astro-skills

vedic-astro-skills 是一个开源的吠陀占星（Vedic/Jyotish）AI 分析工具包，它的「分盘边界敏感性审计」回答一个非常现实的问题：出生时间不确定时，D1/D9/D10 这些分盘的结论哪些还能信。本文用新手能看懂的方式，讲清逐分钟重算与判稳的完整流程。

一分钟的出生时间误差，为什么能“掀翻”一张分盘

先建立直觉。吠陀占星里：

D1：基础本命盘，一切宫位的起点，Lagna（上升点）在 D1 里就是 1 宫；
D9（Navamsha）：品质盘，主婚姻、配偶特质与内在品质；
D10（Dasamsha）：事业盘，看职业角色与职责边界。

分盘 Lagna 是由 D1 Lagna 的绝对度数按分盘规则换算出来的。而黄道上上升点大约每分钟走 0.25°，这意味着：

分盘	一格（一个星座）宽度	走完一格大约需要	对时间误差的敏感度
D1	30°	约 2 小时	低，±30 分钟内通常不变
D10	3°	约 12 分钟	中，±15 分钟就可能换座
D9	3°20'	约 13 分钟	中，±10 分钟就可能换座

关键结论有两点：

D1 稳 ≠ 分盘稳。D1 的一个星座要 2 小时才换座，但 D9/D10 的格子只有 3° 左右，几分钟时间差就跨过去了；
D9 的换座点藏在 D1 星座内部。即使你的 D1 Lagna 离 0°/30° 很远，D9 Lagna 仍可能在下一分钟换座——所以「看 D1 离边界远不远」不能替代分盘边界审计。

而分盘 Lagna 一换座，以它为起点的落宫、分盘内部宫主、承载形态会整体位移。这正是 vedic-astro-skills 要做逐分钟审计的原因。

三个稳定性判定：稳定 / 边界敏感 / 未审计

审计把每张关键分盘（D1、D9、D10、D4、D5）标为三种状态之一：

状态	判定条件	后续使用规则
✅ 稳定	审计区间内 Lagna 不变	分盘可按当前 Lagna 正常使用
⚠️ 边界敏感	区间内出现过换座	保留给定时刻的表，但宫位、宫主与下游形态结论必须条件化或降级，两侧候选都要呈现
⚠️ 未审计	旧数据或非 calc 路径，无法扫描	标「未验证」，不得补写成稳定

这里有一条贯穿全工具包的硬规则：「直接计算成功」≠「分盘稳定」。计算成功只说明给定时刻的数学结果可复现；出生证/医院记录只提高来源可靠度，不能证明分盘在分钟扰动下稳定。二者必须分开报告。

D1/D9/D10 如何逐分钟重算：审计机制 5 步拆解

核心逻辑在 calc_divisional_boundary_audit，可以拆成 5 步：

确定扫描区间：以报时为中心，取uncertainty_minutes（有效精度）为半径，即报时前后 ±N 分钟；
逐分钟采样：以 1 分钟为步长，从-N到+N每个偏移点重算一次——D1 Lagna 用 swisseph（Swiss Ephemeris）直接算，D4/D5/D9/D10 用 PyJHora 原生分盘算法，与主排盘完全同口径；
记录每张分盘：observed_signs（按序去重的 Lagna 星座序列）、transitions（首次换座发生在第几分钟偏移、从哪个座换到哪个座）、base_sign（报时时刻本身的值）；
判稳：某张分盘在整个区间内只观测到一个星座（observed长度为 1），判stable = true；
落盘：审计结果写入 canonical 数据文件structured_data.md的「分盘可信度声明」。

举个例子：家人记忆精确报时 → 有效精度 ±5 分钟 → 扫描 -5~+5 共 11 个采样点。输出长这样（由 formatter.py 生成）：

边界审计范围: 报时前后±5分钟，逐分钟扫描 D1 ✅ 审计区间内稳定（Lagna=Cancer） D9 ⚠️ 边界敏感（Lagna=Scorpio→Sagittarius）；宫位/宫主结论只可条件使用 D10 ✅ 审计区间内稳定（Lagna=Cancer）

读法：D9 在区间内从天蝎座换到了射手座，那么「D9 的 1 宫是天蝎」还是「是射手」是一个未决问题——所有基于 D9 落宫/宫主的解读都必须按两个分支来写，不能只押单边。

审计结果落在哪：分盘可信度声明的消费规则

声明的数据契约见 data_contract.md，校验规则（校验 7d）在 validation_rules.md。下游模块按消费硬约束处理：

✅ 审计区间内稳定→ 对应分盘正常进入分析；
⚠️ 边界敏感→ 给定分钟的分盘表只是一个候选场景。行星在分盘里的星座若在两侧候选间未变，尊贵度等星座级字段仍可引用；但以分盘 Lagna 为起点的落宫、内部宫主、房东、承载与事件形态全部降级为条件分支。vedic-core 在分析时同样遵循此规则，措辞留余地；
未审计 → 保持未验证，禁止因「出生证」「直接计算」等字眼自动升级为可信。

另一个易错点：D1 级的time_risk（时间风险等级）和分盘级的varga_boundary_risk（分盘边界风险）是两个独立维度，time_risk=LOW不能覆盖分盘的BOUNDARY_SENSITIVE标记。

有效精度：±N 分钟的审计区间从哪来

uncertainty_minutes不是随便填的，由 vedic-reader 的「时间来源 → 有效精度」修正表确定：

用户声明精度	时间来源	有效精度（审计半径）
精确到分钟	出生证/医院记录	±分钟级（维持）
精确到分钟	家人明确记忆	±5 分钟
精确到分钟	家人大概回忆	±15 分钟（降级）
±15 分钟 / ±1 小时 / 不确定	不追问来源	按原声明

有效精度同时驱动分盘启用矩阵（摘自 vedic-reader SKILL.md）：

有效精度 D1 D9 D10 D5 D4 D7 D30 D60 ±分钟级/±5分 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ⚠️ ❌ ❌ ±15分钟 ✅ ✅ ⚠️ ⚠️ ⚠️ ❌ ❌ ❌ ±1小时 ✅ ⚠️ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ 经过rectifier ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ⚠️ ❌

注意这张矩阵只是「未跨分盘边界时」的基线，边界审计优先级更高：审计区间内一旦换座，✅一律改判为⚠️ 边界敏感。

从「不稳定」到「判稳」：时间校准与换座点精调

当审计发现边界敏感、或精度只有 ±15 分钟以上时，流程会导向 vedic-rectifier 做出生时间校准，核心工具是 time_scan.py：

python scripts/time_scan.py \ --local-date 1995-05-06 --local-time 02:30 \ --lat 31.23 --lon 121.47 --tz Asia/Shanghai --range 30

它在 ±N 分钟范围内逐分钟输出 Lagna/D9/D10，并标出换座点（D10 换座、Moon 跨 Nakshatra）与段首/段末两点 Dasha，与排盘引擎使用同一 swisseph 口径和 True Chitrapaksha Ayanamsa，保证边界完全一致。随后按渐进精调阶梯收口：

层级	依据	可达精度
第一级	D1 Lagna 换座点	确认上升星座（约 2 小时尺度）
第二级	D9 换座点（约 13 分钟宽）	约 ±10 分钟
第三级	叠加 D10 换座点	约 ±5 分钟
第四级	再加 D4/D5	约 ±3 分钟

校准完成后重跑排盘，uncertainty_minutes收窄，边界审计自然从「边界敏感」翻回「稳定」，分盘启用矩阵也随之恢复。临界或欠定情况会进入盘外验证，不会用虚假的分钟精度强行收口。

文件速查：分盘稳定性的规则都在哪

内容	文件
逐分钟边界审计实现	skills/vedic-calculator/scripts/engine.py
可信度声明输出	skills/vedic-calculator/scripts/formatter.py
消费硬约束（稳定/敏感/未审计）	skills/vedic-calculator/SKILL.md
校验 7d：分盘输入稳定性	skills/vedic-reader/resources/validation_rules.md
有效精度修正与分盘启用矩阵	skills/vedic-reader/SKILL.md
声明的数据契约	skills/vedic-reader/resources/data_contract.md
时间扫描与换座点精调	skills/vedic-rectifier/scripts/time_scan.py

想动手验证的话，克隆仓库即可：git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vedic-astro-skills

小结

vedic-astro-skills 的分盘边界敏感性审计，本质是把「出生时间可能有 ±N 分钟误差」变成一次逐分钟重算实验：D1/D9/D10/D4/D5 各扫一遍 Lagna，换座即判「边界敏感」；
判稳结果写进structured_data.md的「分盘可信度声明」，下游所有分析模块强制读取——星座级字段可保，Lagna 起点的一切必须降级或分支；
「来源可靠」和「数学稳定」分开报告，「计算成功」绝不等于「分盘可信」；
边界敏感不是终点：用 vedic-rectifier 的换座点阶梯（D9 → D10 → D4/D5）把出生时间收窄后，审计状态会随之恢复稳定。