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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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# Jyotish 精度基准仪表盘 v1.0
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> 集中记录各技法的已知精度基准，追踪改善进度。
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> 更新：2026-06-13 | 版本：v6.9.8
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## 一、整体精度概览
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| 维度 | 当前精度 | 目标精度 | 评价 |
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| 基础排盘（上升+日月星座） | **100%** (48/48) | 100% | ✅ 达标 |
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| Yoga 检测（vs PyJHora） | **95.22%** (F1) | >95% | ✅ 达标 |
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| Vimshottari Dasha 反推 | **~69%** (事件期间有活跃 Dasha) | >85% | ⚠️ 需改善 |
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| Chara Dasha 精度 | **24.17%** (vs KN Rao 基准) | >80% | 🔴 严重不足 |
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| Double Transit 命中率 | **20-40%** | >60% | 🔴 严重不足 |
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| DK Jupiter 婚姻激活 | **90-100%** (但覆盖面过广) | >80% + 精度限制 | ⚠️ 虚高 |
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| Shadbala 外部校准 | **Partial** | 需完整校准 | ⚠️ 进行中 |
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| KP Sub-Lord 精度 | **Partial** | 需完整实现 | ⚠️ 进行中 |
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## 二、分技法精度追踪
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### 2.1 Vimshottari Dasha
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| 测试 | 案例数 | 事件数 | 命中数 | 命中率 | 数据源 |
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| 事件应期反推 | 12 | 42 | ~29 | ~69% | smoke_test_runner |
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| 婚姻支持 | 18 | 26 | ~18 | ~70% | marriage-timing-v6 |
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| 事业转折 | — | — | — | — | 待测试 |
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**改善方向**：
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- [ ] Antardasha 级别精确到月（当前只检查 Mahadasha）
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- [ ] 加入 Pratyantar Dasha 子周期
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- [ ] 结合 Transit 触发条件
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### 2.2 Chara Dasha (Jaimini)
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| 测试 | 案例数 | 匹配数 | 匹配率 | 数据源 |
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| KN Rao 基准 | — | — | **24.17%** | feature-gap-matrix |
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| 自有案例 | — | — | — | 待测试 |
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**改善方向**：
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- [ ] 重新审视 KN Rao Method 实现（序列方向判定）
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- [ ] 建立 30+ 自有案例基准集
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- [ ] 与 PyJHora Chara Dasha 输出对比
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### 2.3 Double Transit (KN Rao)
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| 测试 | 案例数 | 命中率 | 数据源 |
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| 婚姻应期 (双星→7宫) | 10 | **20-40%** | marriage-timing-v1.2 |
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| 多目标检验 (7宫+7主+DK+UL+功能星) | — | — | 待测试 |
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**改善方向**：
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- [ ] 扩展目标集：不只检查一对星，检查 7宫/7主/DK/UL/功能星
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- [ ] 加入精确度数相位限制（≤3° orbs）
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- [ ] 区分单向 vs 双向 Transit
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### 2.4 DK Jupiter 激活 (Jaimini)
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| 测试 | 案例数 | 命中率 | 问题 |
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| 7星 Karaka | 10 | **90%** | 覆盖面过广 (92%) |
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| 8星 Karaka | 10 | **100%** | 虚命中多 |
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**改善方向**：
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- [ ] 加入精确度数限制（≤5° orbs）
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- [ ] 区分 ingress vs exact aspect
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- [ ] 加权：精确相位 > 星座相位
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### 2.5 Shadbala
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| 测试 | 状态 | 数据源 |
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|------|------|--------|
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| 内部一致性（1200/1200 Virupas） | ✅ PASS | shadbala.py |
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| BV Raman 外部校准 | ⚠️ Partial | - |
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| VP Jain 外部校准 | ⚠️ Partial | - |
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| JHora 外部校准 | ❌ 未进行 | - |
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**改善方向**：
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- [ ] 建立 JHora 基准对比（至少 5 案例）
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- [ ] 建立 10+ 案例外部校准基准
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## 三、事件类型精度矩阵
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| 事件类型 | 反推精度 | 预测精度 | 最佳技法组合 |
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| 婚姻 | ~70% | 待测试 | Dasha + DK 激活 + Double Transit (多目标) |
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| 事业突破 | ~69% | 待测试 | Vimshottari + Chara + Transit 10宫 |
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| 健康事件 | — | 待测试 | AV + Shadbala + 6/8/12宫 Transit |
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| 财务变动 | — | 待测试 | AV + Dasha 2/5/11宫 + Rahu Transit |
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| 搬迁 | — | 待测试 | 4宫 Dasha + Saturn Transit |
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## 四、案例覆盖矩阵
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| 案例 | 基础排盘 | Dasha 反推 | Yoga 验证 | 婚姻应期 | 事业应期 | 健康 | 备注 |
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|------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|------|
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| Obama | ✅ | ✅ | — | ✅ | ✅ | — | 4 事件 |
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| Trump | ✅ | ⬜ | — | — | ⬜ | — | 4 事件 |
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| Jobs | ✅ | ✅ | — | — | ✅ | ✅ | 5 事件 |
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| Einstein | ✅ | ✅ | — | — | ✅ | ✅ | 4 事件 |
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| Monroe | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 3 事件 |
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| DiCaprio | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 2 事件 |
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| M Jackson | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 2 事件 |
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| Indira Gandhi | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 2 事件 |
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| Presley | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 2 事件 |
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| Curie | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 3 事件 |
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| Hanks | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 2 事件 |
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| Jolie | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 2 事件 |
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| Streep | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 待添加 |
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| Spielberg | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 待添加 |
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| Bieber | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 待添加 |
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| Picasso | ✅ | ⬜ | — | — | — | — | 待添加 |
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> ✅ = 已验证 | ⬜ = 已配置事件但 Dasha 测试未运行 | — = 无配置
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## 五、精度改善路线图
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### P0 — 即刻（本周）
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1. [x] 事件应期回归测试框架 (smoke_test_runner.py)
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2. [x] MEVG 外部验证自动化 (mevg_automation.py)
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3. [x] 精度基准仪表盘 (本文件)
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4. [ ] Chara Dasha KN Rao Method 校准 → 目标 >50% 匹配
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5. [ ] Shadbala JHora 基准对比（≥5 案例）
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### P1 — 短期（本月）
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6. [ ] 扩充至 30+ 案例的事件验证数据集
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7. [ ] Double Transit 多目标检验改进
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8. [ ] 加入 Antardasha 级别事件应期反推
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9. [ ] KP Sub-Lord 完整实现 + 基准对比
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10. [ ] Dasha 收敛多系统交叉验证自动化
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### P2 — 中期
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11. [ ] 条件 Dasha 实现（Dwisaptati/Chatursheeti 等）
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12. [ ] Pratyantar Dasha 精确到周的推运
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13. [ ] 自动化 pyjhora 精度对比流水线
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14. [ ] 30+ 案例统计显著性验证（Rao 标准）
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