Expose Dasha Shadbala calibration status

2026-06-25 19:35:33 +08:00
parent cb1789433b
commit de4bdff5d3
13 changed files with 232 additions and 7 deletions
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+# Antigravity AI 产品透明度复核 Bug 报告 (Round 10)
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+## 检查点追踪
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+针对 Round 9 中暴露的“普通用户毫不知情后台校准边界”的严重缺陷，本轮再次利用全文扫描工具探测整个代码库，确认这些高危漏洞目前的状态：
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+| 严重程度 | 文件路径 | 现象 | 用户影响 | 修复进度 |
+|---|---|---|---|---|
+| **P0** | `jyotish-app/index.html` <br/> `jyotish-app/main.js` | Web/App 层面（包括首页和设置面板）**依然没有**渲染和展示 `Dasha/Shadbala Calibration Status`。 | 普通用户在使用 Dasha 时，极易误以为系统排出的大运日期是100%绝对精准的。 | **未修复**。前端依旧对后台的 `oracle queue` 校准状态保持沉默。 |
+| **P1** | `jyotish-app/ai-chat.js` <br/> `SKILL.md` | AI 系统提示词（Prompt）**未被强制注入**“Dasha/Shadbala 仍在外部校准中”的免责说明。仅仅在 `SKILL.md` 的极深处提到了“校准边界”。 | 大模型极其容易在对话中自圆其说，脱离计算防线向用户打包票。 | **未修复**。没有形成前端级别的硬性边界约束语句。 |
+| **P2** | `SKILL.md` | `SKILL.md` 在普通科普时，并未以面向小白的口吻强行区分“D1/D9 天文级高可信”与“高级技法外围校验中”这两层鸿沟。 | 用户分不清哪些是可以笃信的，哪些是仅供参考的。 | **未修复**。科普口径需要再次针对普通用户进行分级。 |
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+## 结论
+普通用户对于系统的“透明度感知”和上一轮一模一样，并未改善。亟需 Codex 进入修改主线程进行强力补救。
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+# Antigravity AI GitHub 状态复核 (Round 10)
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+## 远端与本地状态穿透核实
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+针对代码仓库的版本流转状态，进行了 SSH 端口 443 的远端探针查询及本地状态提取。
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+- **远端 HEAD 指针 (`codex/release-hygiene-ci`)**：其 Commit Hash 为 `912867f2ec35ce13f757fb0362da6bced9edf404`。
+- **本机 HEAD 指针**：当前本地正处于分支 `codex/release-hygiene-ci`，其最近一次的 Commit Hash 同样为 `912867f`。
+- **本地与远端的偏差**：**完全对齐！** 没有任何的 ahead 或 behind，这意味着所有历史实现代码都已经推到了 GitHub 上，不存在被困在本机未同步的陈旧 Commit。
+- **未跟踪文件 (Untracked Files)**：存在数份 Round 9 与 Round 10 产生的高价值 `docs/research/*.md` 研究报告、工作指令单等。另外含有 `output_report.txt` 和 `results_extracted.md` 这样的本地输出报告。
+- **提交策略建议**：
+  - **应提交**：所有的 `docs/research/antigravity_*.md` 以及对应的 `task_plan.md`、`findings.md`，这构成了本项目的演进大脑档案。
+  - **保留或丢弃**：`output_report.txt`、`results_extracted.md` 带有强烈的本地临时输出或私人查阅性质，**必须被加入 `.gitignore` 或直接从暂存区剔除**，绝不可以推送上云。
+- **存在其他 Git 副本的隐患**：扫描发现 `.workbuddy/skills/jyotish-vedic-astrology` 具有相似的远端地址，但这仅为下载备份，主项目代码已被证实是全量对齐的，不构成多头提交分裂的威胁。
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+# Antigravity AI 全球对标项目差距复核 (Round 10)
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+## 1. 对标
+在宏大叙事层面上：
+- **VedAstro / VedAstro.Python**：拥有 `596+` 算式，生态非常开放（MIT），具备强悍的泛用 API 与前端体验，这是我们目前在“广度扩展”与“AI/API 交付形式”上需要长期对标的商业级/全功能开源底座。
+- **Hora Prakash 或其他同类网页/开源项目**：在轻量化、离线体验、免登陆免注册快速成盘上有着较好体验，这是我们普通用户交付（一键打包、本地壳应用）的形态标杆。
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+## 2. 开源参考
+在算法底色的精度和严谨性上：
+- **PyJHora**：涵盖海量 Dasha/Shadbala 等分项计算流派，能够极大概率还原古籍星历。但受限于 **AGPL-3.0** 强传染协议限制，我们绝对不能去复制其代码与常数表。它只适合作为“黑盒运行对比数字”的标杆。
+- **Jagannatha Hora (JHora)**：印度占星界的宗师级独立软件。闭源，拥有无与伦比的极客配置项（数百种历法、节点与纬度扭曲修正选项）。它是我们当下最不可替代的**纯手动截图 / 外部真值抽样**的唯一基准。
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+## 3. Bug
+本轮并未发现在对标策略上的严重越界行为。团队很清楚哪些能用（VedAstro 的交互理念），哪些坚决不能碰（PyJHora 源码），哪些必须死磕（手抄 JHora 的截图真值数据）。目前的短板依然是：过于敬畏后台验证，导致普通用户接触到的前端功能显得贫瘠，API 口径只有不到 40 个，距离 596 个有数量级差距。
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+# Antigravity AI 本地碎片与主仓差异审计 (Round 10)
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+## 本机碎片盘点
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+通过地毯式的系统级扫描，识别出如下可能涉及印度占星的文件或仓库副本：
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+| 类别 | 路径 | 状态 | 是否应同步到主仓 | 理由 |
+|---|---|---|---|---|
+| **核心主仓** | `/Users/wuyongnaren/Documents/印度占星` | 包含若干未跟踪文档 | **是** | 这是当前工作区的基准点，除了 `output_report.txt` 等临时输出外，其它的研究报告都应当被 Commit 并推送。 |
+| **工作区副本** | `/Users/wuyongnaren/.workbuddy/skills/jyotish-vedic-astrology` | 可能为某次历史拉取版本 | **否** | 仅做差异参考或备份，如果主仓已经覆盖其进度，则直接废弃避免冲突。 |
+| **临时草稿** | `/Users/wuyongnaren/.gemini/antigravity-ide/brain/*/scratch` | 各种 `vedastro_test.py` 等单文件脚本 | **否** | 此为 Antigravity 的临时实验和验证场，不代表正式提交级的代码。 |
+| **引擎存根** | `/Users/wuyongnaren/engines-repo/jyotish` | 含有 `jyotishganit-runner.py` | **否** | 这是早期或并行的适配器存根，若主仓已合并核心引擎就不应再合并此孤岛文件，以免造成逻辑回退。 |
+| **文档与书** | `/Users/wuyongnaren/文件仓库/中外占星/国外占星/...` | 海量 PDF 电子书与翻译文稿 | **否** | 涉及第三方版权，严禁作为原始文件塞进代码仓库，仅作为本地知识库查阅。 |
+| **下载压缩包** | `/Users/wuyongnaren/Downloads/yinduzhanxing-5-new-modules.tar.gz` 等 | 下载留存 | **否** | 若模块代码已被解压合并至主仓，压缩包本身为垃圾文件无需同步。 |
+| **隐私文件** | 各处的私人星盘报告（如带有具体出生时间、名字的文件） | - | **绝对否** | 保障隐私与仓库数据纯净。 |
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+## 结论
+除了主仓内产生的高价值 `docs/research/` 系列架构说明、对标报告需进行清理和上云外，存在于 Downloads、Desktop 和 .workbuddy 等地的外围代码碎片和私人资料应实施物理隔离，不再同步。
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+# Antigravity AI 下一步给 Codex 的可执行修复建议 (Round 10)
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+## 下一步优先级执行队列
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+经过反复的防腐审计与外围盘点，我们已经探明了主仓的安全边界。现对 Codex 主线程下达最高优先级的动作指令卡，请严格按序执行：
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+1. **[P0] Git 同步与大扫除**：
+   - 立即将 Round 9 和 Round 10 产生的所有 `docs/research/antigravity_round*.md` 以及附属的研究记录（如 `task_plan.md`）一并进行 `git add` 并推送至 GitHub 远端 `codex/release-hygiene-ci`。
+   - **绝对红线**：禁止将 `output_report.txt` 和 `results_extracted.md` 加入追踪！务必将其写入 `.gitignore` 或直接从暂存区清理，保障用户的生辰资料与私密报告的物理级隔离。
+2. **[P0] 补足前台透明度 (Trust Center 构建)**：
+   - 在 `jyotish-app/index.html` 与 `main.js` 中新增一个显眼的“Dasha/Shadbala 校准状态”看板（或模态框）。它至少需要静态或动态告知普通用户：“由于高阶技法边界极其精微，我们当前正在与外网权威数据做校对（目前进度 0/5），在正式达标前，排出的起步时标请仅做参考。”
+3. **[P1] 同步修补 AI 与 Skill 边界**：
+   - 修改 `jyotish-app/ai-chat.js` 和 `SKILL.md`，在底座提示词中强力拉起一条警戒线：当遭遇查询精密大运断点时，无论大模型推演得多么笃定，都必须向用户复诵一遍“本部分引擎正处于外部证据严选与验证期，暂做相对强弱参考，不做命运的绝对推断”。
+4. **[P1] 构建测试防衰退网**：
+   - 在前端测试链条（如 `tests/test_frontend_productization.py`）中新增一个静态扫描断言：测试必须要搜寻到前端代码里存在诸如 `calibration status` 或对应的告警文案；若丢失，流水线必须将其作为阻断级错误抛出。
+5. **[P1] 真值突围（持久战）**：
+   - 既然“证据校验器”已经固若金汤，下一步就必须开始啃硬骨头：设法在断网/安全隔离的虚机或专用沙盒中运行 JHora 与 PyJHora，手工录入截屏和基准数值。在至少打满 3 份 Evidence Packet 并且让 Validator 亮起绿灯前，不停止该项采集工作。