Jyotisha/docs/tasks/PROGRESS-consult-card-affliction-data-20261001.md

# PROGRESS · 数据卡补相位、同宫、燃烧，瑜伽按领域分流（2026-10-01，三单之一）

- 任务书：`docs/tasks/TASK-consult-card-affliction-data-20261001.md`（origin/staging `9b937c4a`）
- 执行：Claude fork 子代理（直接执行模式，产品授权）
- 分支 / worktree：`codex/consult-card-affliction-data-20261001` / `.worktrees/consult-card-affliction-data-20261001`，基线 `9b937c4a`（任务书写的 `2d620fb4` 之后只多了任务书与排查记录两个文档提交）
- BUG 编号：开工核对最大 BUG-1153；本单用 1154～1159（1158 = T5 核对结论，1159 = T4 诊断中查出的瑜伽清单问题）
- 代码提交：`19802a48`（文档另一提交）
- 预检：`python3 scripts/pre_work_check.py --remote-timeout 8 --command-timeout 45` 全部 ok；已读 `docs/research/pre_work_error_ledger.md`

## 环境

- 无项目 `.venv`（仓内 `.venv` 是悬空软链），Python 一律用本机 `python3` 3.13.5（user site 带 pyswisseph）。
- Node 22.14（`/exec-daemon/node`）跑前端；`frontend/node_modules` 用 `cp -al` 硬链接副本（真目录，Turbopack 可构建，已 gitignore，未提交）。
- 快速门内部的 `npm test` 步骤走系统 Node 20，70 条失败（Node 22 才支持的模块 mock 等）；前端全量另用 Node 22 跑，结论以 Node 22 为准。
- 无 Docker：24 条数据库 / 部署套件失败，与基线逐条同名。
- 无模型凭据：模型读卡后的真实回答不在本单验收范围（第三单名人回测）。

## 交付门

| 项 | 基线 `9b937c4a` | 本分支 |
| --- | --- | --- |
| `tsc --noEmit` | 0 错 | 0 错 |
| `npm run lint` | 0 error / 126 warning | 0 error / 126 warning |
| `npm test`（Node 22，提交后终跑） | 4,868（pass 4,803 / fail 24 / skip 41 / cancelled 0） | 4,878（pass 4,813 / fail 24 / skip 41 / cancelled 0） |
| 失败名单 | 24 条，全是数据库 / 部署类 | 与基线逐条同名（`comm` 无差） |
| 测试名单 | — | 缺 0、新增 10（全部来自新文件） |
| `next build` | `/` ○ Static | `/` ○ Static |
| 首屏 gzip（`index.html` 引用 29 个脚本 gzip-9 求和） | 566,193 B | 566,193 B（0%） |
| Python 定向 `tests/test_consultation_native_layers.py` | 7 | 12 passed |
| 快速门 Python 段 | — | 1,041 passed / 1 skipped（含新增 5 条；快速门整体因内部 Node 20 的 `npm test` 退出 1，见环境） |
| `tests/test_api_server_growth_contract.py` | — | 通过（`jyotish_api_server.py` 0 行改动） |

时序抖动：`consult-evidence-lookup-20260927.test.ts`「a lookup does not reset the answer clock」在中间一次全量跑里报 `empty_answer` ≠ `answer_truncated`（70 秒假时钟下的竞态），同分支其余两次全量跑通过、单文件连跑 3 次 15/15 通过；本单没有改答题钟或该测试的任何依赖。

## 实现

| 任务 | 落点 |
| --- | --- |
| T1 引擎层（BUG-1154） | `scripts/consultation_native_layers.py` 新增 `build_graha_drishti`：七颗行星调 `aspects.calc_house_aspects`，输出 `planets[星].aspects_houses / aspected_by / combust`、`houses[N].aspected_by`；罗睺、计都只作被照对象。燃烧：把完整报告 Step 5 Shadbala 块里的内联规则提成 `jyotish_engine.COMBUSTION_ORBS` + `is_combust()`（容许度、比较式原样），完整报告与本层都调它。`_guard` 包裹 |
| T1 附带（T3 年运字段） | `build_slow_transits` 增加 `saturn_from_moon_house`（行运土星星座距本命月亮星座的整宫宫距） |
| T4 引擎侧（BUG-1157） | 新增 `build_yoga_domains` 与固定表 `YOGA_PACKET_DOMAINS`（按 Raman 包文件，用 `rule_id` 对照），每条带 `name / hit / domain` |
| 投影 | `frontend/src/mastra/consultation-workflow.ts`：`graha_drishti`、`yoga_domains` 进本命投影各自白名单；行运白名单加 `saturn_from_moon_house` |
| T2 卡片 base（BUG-1155） | `consultation-evidence-card.ts` `baseNatal`：行星行加 `aspected_by`、`conjunct_with`（同 `house` 选择）、`combust`（仅 true）；相位层缺失记 `base.aspects`。领域段宫位行加 `aspected_by` |
| T3（BUG-1156） | parents roles 加 `lord_rows` / `significator_rows`；D12 同号宫加 `lord`、`lord_sign`；health `[1, 6, 8, 12]`、education `[4, 5, 9]`；年运卡抄 `saturn_from_moon_house` |
| T4 卡片 | 规格新增 `yogaTags`；parents、children 打开 yogas；yogas 段 `{names, hits, claim_boundaries}` |
| golden | `JYOTISH_API_CHART_CACHE_TTL_SECONDS=0 PYTHONHASHSEED=0 python3 scripts/research/capture_consult_evidence_card_golden.py` 重生；去掉新键后与旧 golden 逐值比对 0 处差异 |
| 测试 | 新文件 `frontend/tests/consult-card-affliction-data-20261001.test.ts`（10 条）；`tests/test_consultation_native_layers.py` 新增 5 条 |

## 与任务书的偏差（请验收时逐条判断）

1. **相位层挂在 `chart.consultation_native_layers.graha_drishti`，不在 `chart.modules`。** 该模块的既有约定是不写 `modules`（主题报告按 `modules` 数量计 `full_reading_module_count`，不能动），所有本地附加层都在这里，投影也从这里读。
2. **燃烧不是「透传」。** 普通对话的排盘路径根本没有 `combust` 字段（golden 三张盘行星行都没有）。做法是把完整报告的内联规则原地提成函数，两处共用；没有写回 `chart.planets` 行（不改既有输出），值放在相位层里。
3. **宫位相位放在领域段的宫位行，没放 base。** 两种 base 方案都试过：base `house_aspects`（空宫省略）时乔布斯 timing 卡「契约+卡」12,005 > 12,000；放进 `base.natal.houses` 更大。领域宫位行只给本领域选中的宫，读宫时就在手边。代价：某领域没选的宫，卡上看不到它被谁照（落了星的宫可从落星的 `aspected_by` 读到）。
4. **为守住 12,000 字符，压缩了两处既有格式（任务书 D6「先压缩格式」）：** `antardashas_in_mahadasha` 从 `{lord,start,end}` 改为 `[主星, 起, 止]`；D9 行的 `vargottama` 只在 true 时出现。新增的 `aspected_by`、`conjunct_with` 空时不出现，`combust` 只在 true 时出现。没有删任何字段的信息。
5. **yogas 段去掉 `count`、加 `hits`。** 原 `count` 是引擎全量条数，分流后与名单对不上；`hits` 是引擎 `hit` 原值，见 T4 诊断第一条。
6. **`functional` 标签** benefic / malefic / neutral 由卡写，进 `EVIDENCE_CARD_LABELS`（同「母亲 / 父亲」的先例）。D12 宫主用卡内 `SIGN_LORDS` 常量（与 `scripts/functional_benefics.py` 同一张表）。
7. **T4 验收「子女卡含 Puthra 类」**：golden 的 family 路由与 annual 路由都有子女包，测试用 annual 路由（20 条全包）对五个领域逐条核对。这些名字大多是**未命中**的规则候选，不是成立的瑜伽，见下。

## 改动的既有断言（原值 / 新值 / 原因）

| 文件 | 原值 | 新值 | 原因 |
| --- | --- | --- | --- |
| `consult-evidence-card-20260927.test.ts`「the card names what else…」 | career 卡 `supplementable_sections` 不含 `yogas`（false） | 含（true） | T4：卡上只放本领域标签的瑜伽，完整清单仍只能一次查阅拿到 |
| 同文件「every card value is…」白名单 | `EVIDENCE_CARD_LABELS` 四条 | 同一来源多 benefic / malefic / neutral，断言本身不变 | T3 父母卡宫主与代表星行的功能吉凶 |
| `consult-evidence-card-v2-20260927.test.ts`「every base section carries the engine's D9 summary」 | 每行 deepEqual `pick(row, [d9_sign, d9_dignity, vargottama])` | `vargottama` 为 false 时期望里去掉该键；另加一条断言卡上 `vargottama === true` 与引擎一致 | D6 字符预算 |

三个 12,000 字符断言（`consult-evidence-card-20260927`、`consult-evidence-card-v2-20260927`、`consult-condensed-checklist-20260927`）一条未改。

## 卡片体量（字符，`JSON.stringify` 长度；golden 三张盘）

「契约+卡」= 工具返回去掉 `methodology`（`consult-evidence-card-v2` 的口径）；「含清单」= 整个返回（`consult-condensed-checklist` 的口径）。annual / timing 用各自路由的 golden，其余领域用 family 路由。

| 盘 / 领域 | 契约+卡 基线 | 本分支 | 差 | 含清单 基线 | 本分支 | 差 |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
| 乔布斯 / career | 7,358 | 7,233 | -125 | 9,989 | 9,864 | -125 |
| 乔布斯 / marriage | 7,904 | 7,941 | +37 | 10,612 | 10,649 | +37 |
| 乔布斯 / wealth | 7,378 | 7,385 | +7 | 9,950 | 9,957 | +7 |
| 乔布斯 / health | 7,206 | 7,412 | +206 | 10,993 | 11,199 | +206 |
| 乔布斯 / education | 6,329 | 6,477 | +148 | 8,368 | 8,516 | +148 |
| 乔布斯 / migration | 6,270 | 6,330 | +60 | 8,309 | 8,369 | +60 |
| 乔布斯 / family | 6,352 | 6,424 | +72 | 8,388 | 8,460 | +72 |
| 乔布斯 / parents | 6,518 | 7,379 | +861 | 8,555 | 9,416 | +861 |
| 乔布斯 / children | 6,152 | 6,321 | +169 | 8,190 | 8,359 | +169 |
| 乔布斯 / annual | 9,514 | 9,751 | +237 | 11,550 | 11,787 | +237 |
| 乔布斯 / timing | 8,552 | 8,555 | +3 | 11,471 | 11,474 | +3 |
| 乔布斯 / general | 7,911 | 7,859 | -52 | 9,948 | 9,896 | -52 |
| 奥巴马 / career | 7,299 | 7,120 | -179 | 9,930 | 9,751 | -179 |
| 奥巴马 / marriage | 7,653 | 7,662 | +9 | 10,361 | 10,370 | +9 |
| 奥巴马 / wealth | 7,462 | 7,398 | -64 | 10,034 | 9,970 | -64 |
| 奥巴马 / health | 7,134 | 7,319 | +185 | 10,921 | 11,106 | +185 |
| 奥巴马 / education | 6,380 | 6,456 | +76 | 8,419 | 8,495 | +76 |
| 奥巴马 / migration | 6,318 | 6,320 | +2 | 8,357 | 8,359 | +2 |
| 奥巴马 / family | 6,373 | 6,396 | +23 | 8,409 | 8,432 | +23 |
| 奥巴马 / parents | 6,549 | 7,398 | +849 | 8,586 | 9,435 | +849 |
| 奥巴马 / children | 6,188 | 6,311 | +123 | 8,226 | 8,349 | +123 |
| 奥巴马 / annual | 9,355 | 9,501 | +146 | 11,391 | 11,537 | +146 |
| 奥巴马 / timing | 8,629 | 8,577 | -52 | 11,548 | 11,496 | -52 |
| 奥巴马 / general | 7,894 | 7,799 | -95 | 9,931 | 9,836 | -95 |
| 泰勒 / career | 7,244 | 7,167 | -77 | 9,875 | 9,798 | -77 |
| 泰勒 / marriage | 7,970 | 8,064 | +94 | 10,678 | 10,772 | +94 |
| 泰勒 / wealth | 7,432 | 7,466 | +34 | 10,004 | 10,038 | +34 |
| 泰勒 / health | 7,090 | 7,333 | +243 | 10,877 | 11,120 | +243 |
| 泰勒 / education | 6,334 | 6,527 | +193 | 8,373 | 8,566 | +193 |
| 泰勒 / migration | 6,291 | 6,369 | +78 | 8,330 | 8,408 | +78 |
| 泰勒 / family | 6,356 | 6,469 | +113 | 8,392 | 8,505 | +113 |
| 泰勒 / parents | 6,518 | 7,364 | +846 | 8,555 | 9,401 | +846 |
| 泰勒 / children | 6,142 | 6,362 | +220 | 8,180 | 8,400 | +220 |
| 泰勒 / annual | 9,623 | 9,882 | +259 | 11,659 | 11,918 | +259 |
| 泰勒 / timing | 8,568 | 8,604 | +36 | 11,487 | 11,523 | +36 |
| 泰勒 / general | 7,811 | 7,800 | -11 | 9,848 | 9,837 | -11 |

最大值：契约+卡 9,882（上限 12,000）；含清单 11,918（elizabeth_taylor/annual，上限 12,000，余量 82）。

**提醒第二单**：年运「含清单」只剩 82 字符（泰勒），timing 约 480。第二单若给年运、时运加中文清单，必须先在卡或清单上再省，或由产品重新定 12,000 的口径。

## T4 诊断：Sasa、落陷取消、Gajakesari 为什么不在卡上

对三张公开盘直接调用 `yoga_expansion.detect_all_yogas` + `yoga_engine.detect_yogas`（即 `_compute_yogas_api` 的两个检测器）：

| 盘 | 检测器能出的大格局（节选） | 卡上 yogas（family 路由） | 其中命中 |
| --- | --- | --- | --- |
| 乔布斯 | Gajakesari、Raja Yoga 多条、Matrunasa、Saraswati、Amala（49 条） | 8 条母亲 / 子女 / 兄弟规则 | 0 |
| 奥巴马 | Sasa、Neechabhanga Raja、Budhaditya、Matrunasa（60 条） | 同 8 条 | Matrunasa |
| 泰勒 | Gajakesari、Hamsa (Trikona)、Saraswati、Eka / Bahu Puthra（61 条） | 同 8 条 | 0 |

三层原因（代码已核实，BUG-1159）：

1. **卡上的名字是「规则候选」，不是「成立的瑜伽」。** `modules.yogas.yogas` = Raman 支持包里本路由成员规则的 `hits + misses`（`raman_support_observations.sieve_yogas_for_routes`），卡原来只抄名字不抄 `hit`。乔布斯 family 路由 8 条全部未命中，模型却看到 8 个瑜伽名。本单在卡上加了 `hits`。
2. **大格局不在任何 Raman 包里。** Sasa / Neecha Bhanga / Gajakesari 即使被检测到，也只进 `raman_support.yogas.ungoverned_detected`，不进 `modules.yogas`。这是「只放 governed_support_only_candidate_ready 的规则」的治理筛选，按任务书与 AGENTS §8.4 不放宽。
3. **规则引擎只在 `chart.yogas` 为空时才跑。** `jyotish_api_server.py` 普通对话 yogas 块：`chart.yogas` 有内容就直接用它，`if not compact:` 才调 `_compute_yogas_api`。乔布斯、泰勒的排盘结果自带 1～2 条扩展瑜伽（Amala、Saraswati / Kemadruma），于是完整检测没跑，乔布斯本可命中的 Matrunasa 也成了未命中；奥巴马 `chart.yogas` 为空，检测才跑，所以只有他有命中。命中与否取决于一个不相关的条件。

不是 Raman 筛选的条数上限（筛选没有上限，family 路由正好 3 个包 8 条规则）。第 2、3 条要改都涉及治理范围或 `jyotish_api_server.py`，交产品决定（BLOCKED.md）。

## T5 核对：功能吉凶分类的出处（只核不改，BUG-1158 investigating）

- 出处：`scripts/functional_benefics.py` `derive_functional_benefic_malefic`，`SOURCE = "strict_functional_benefic_malefic_v1"`，2026-06-28 `09817b96`「Bridge functional benefic malefic layer」引入；模块里没有引用任何典籍、流派或参考文件。
- 规则：三方宫 {1,5,9}、角宫 {1,4,7,10}、难宫 {3,6,8,11,12}；同时主三方与角宫（日月除外）→ yogakaraka 且吉；只主三方 → 吉；主难宫且不含 1 宫 → 凶；其余（含只主角宫）→ 中性；8 宫主是日月时免凶。
- 由此：1 宫同时算三方和角宫，**除日月外的命主一律是 yogakaraka**（泰勒火星 1+6、奥巴马土星 1+2、乔布斯水星 1+10）；**角宫主一律中性**，没有「凶星主角宫转吉」，天蝎上升的太阳（10 宫主）因此是中性；火星同时主 6 宫，因含 1 宫不算凶。
- 与常见 BPHS 列表的差别：yogakaraka 通常指同时主一个角宫与一个三方宫、且不靠命宫的行星（天蝎上升没有）；天蝎上升常列功能吉星为太阳、月亮、木星。是否算缺陷、按哪派改，交产品与占星顾问；本单未改分类，父母卡的 `functional` 原样取自这一层。

## 未做 / 交给后两单

- 提示词（`frontend/src/mastra/index.ts` 的数据卡说明）还没讲新字段（`aspected_by`、`conjunct_with`、`combust`、`lord_rows`、`hits`、`saturn_from_moon_house`、子运短数组）——属第二单（读法与清单）。
- 模型读新卡后的真实回答、名人回测——第三单。