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feat(test): smoke_test_runner.py — 名人事件应期回归测试框架 (12案例/42事件) feat(precision): mevg_automation.py — MEVG 外部验证门控自动化 (check/audit/report) docs: precision-benchmark-dashboard.md — 精度基准仪表盘 (8维度+改善路线) docs: chara-dasha-calibration-roadmap.md — Chara Dasha 24%→80%校准路线图 精度基准: - 基础排盘: 100% (48/48) ✅ - Vimshottari 反推: ~69% ⚠️ - Chara Dasha: 24.17% 🔴 - Double Transit: 20-40% 🔴
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# Chara Dasha 校准路线图
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> 目标：从 24.17% 匹配 KN Rao 基准提升至 >80%
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> 版本：v6.9.8 | 更新：2026-06-13
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## 问题诊断
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### 当前实现（v6.1.12）
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- **方法**：KN Rao Method — 序列基于第9宫方向判定，时长基于宫主所在宫位+尊贵调整
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- **基准**：PyJHora 10案例×12星座 = 120对（Sign 100%, Dur 91.67%, **Overall 95.83%**）
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- **问题**：KN Rao 基准通过率仅 24.17%（feature-gap-matrix）
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### 根因分析
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1. **序列方向判定逻辑**：Chara Dasha 的起始星座由第9宫方向（顺时针/逆时针）决定，此处容易出错
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2. **尊贵权重调整**：行星所在星座的尊贵等级对时间长度的影响系数需要精确校准
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3. **Antardasha 等分 vs 非等分**：当前实现等分12份，但部分经典建议按行星尊贵加权
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4. **双星同宫处理**：两个行星在同一星座时的序列判定规则
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### 数据源
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- **PyJHora Chara Dasha 输出**（可作为 ground truth）
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- **KN Rao《Predicting through Jaimini's Chara Dasha》**
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- **Sanjay Rath《Jaimini Upadesa Sutras》**
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- **PVR Narasimha Rao JHora 输出**（最终验证）
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## 校准步骤
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### Phase 1: 基准数据采集（即刻）
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1. 运行 PyJHora 对 16 个名人案例生成 Chara Dasha 时间线
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2. 运行 yinduzhanxing 对同样案例生成当前 Chara Dasha
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3. 对每对输出：比对星座序列、时间长度、Antardasha 分配
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4. 生成差异矩阵 → 识别系统偏差模式
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### Phase 2: 根因修复（1-2天）
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5. 修复星座序列判定逻辑（第9宫方向的精确计算）
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6. 修复时间长度计算（宫主尊贵权重校准）
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7. 修复 Antardasha 非等分（按尊贵加权而非等分12份）
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8. 每步修复后与 PyJHora 基准对比
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### Phase 3: 精确度提升（持续）
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9. 引入双星同宫处理规则
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10. 加入 Prana/Antardasha 微调
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11. 与 JHora 最终验证（≥5案例）
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12. 建立 30+ 案例基准集
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## 关键代码位置
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| 模块 | 文件 | 函数 |
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| Jaimini 系统 | `scripts/jaimini.py` | `calculate_chara_dasha()` |
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| KN Rao 序列 | `scripts/jaimini.py` | `_chara_dasha_sequence()` |
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| 时间长度 | `scripts/jaimini.py` | `_chara_dasha_duration()` |
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| Dasha 计算器 | `scripts/dasha_calculator_enhanced.py` | Chara Dasha 集成 |
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| 全盘解读 | `scripts/jyotish_engine.py` | `cmd_full_reading()` |
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## 验收标准
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| 阶段 | 基准 | 目标 |
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| Phase 1 | — | 基准数据采集完成 |
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| Phase 2 | PyJHora | Sign 100%, Duration >90%, Overall >85% |
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| Phase 3 | JHora | Sign 100%, Duration >95%, Overall >90% |
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| 最终 | 30 案例自有基准 | Chara Dasha 事件应期反推 >80% |
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