印度占星 AI 指令生成器
填生辰,生成可复制的 AI 指令,粘贴到大模型继续问。
本站根据你填写的出生日期、时间与地点,生成一份可复制的印度占星 AI 指令:里面已经写入恒星黄道、Lahiri、整宫制下的盘面数据与解读边界。复制后粘贴到常用大模型,由模型按材料写解读;本站不替你做结论。
原创证据:本站实际生成的示例
示例资料,非真实人物
示例出生资料
- 日期
- 1990-06-15
- 时间
- 14:30
- 地点
- 上海
- 经纬度
- 121.47, 31.23
- 时区
- UTC+8
本页预设(生成时的设置)
- 侧重
- 全盘本命
- 指令长度
- 标准
- 加深
- 行星力量、关键分盘、格局与冲突、大运时间线
盘面要点(摘自生成结果)
- 上升 Lagna: 天秤(Libra)3.96° · 恒星黄经 183.96°
- 出生星宿 Janma Nakshatra: Shatabhisha(第 24 宿)Pada 4 · 宿主 Rahu · 宿内已行比例 89.4%
- 大运 Mahadasha: 土星(Saturn)(2008-05-14 20:36:45 UTC → 2027-05-15 17:30:51 UTC)
生成结果总字符数:34,580
指令结构(生成结果的二级标题,重复的标题合并并标注次数)
- 本次指令清单
- 你要写什么
- 解读边界
- 吠陀占星命运架构师
- 角色
- 证据处理
- 成稿姿态
- 分析深度(心里完成 · 正文不贴模块编号)
- 认识论边界
- 技术规范
- 证据强度(分析自检,勿把标签贴进正文)
- 工作模式
- 盘面原始证据(请严格依据下列参数解读,禁止编造未给出的度数)
- 星盘数据解析与校验
- 目标 ×9
- 数据提取
- 辅助数据确认
- 数据校验
- 输出格式 ×8
- 核心身份审计
- 上升身份 (Lagna)
- 月亮身份 (Chandra)
- 太阳身份 (Surya)
- Atmakaraka (AK) 审计
- 身份整合
- 行星力量审计
- 步骤 1: 功能性身份判定
- 步骤 2: 尊贵度审计 (Sign Dignity)
- 步骤 3: 燃烧检查 (Combustion / Asta)
- 步骤 4: 行星战争检查 (Graha Yuddha)
- 步骤 5: 逆行审计 (Retrograde)
- 步骤 6: 补充状态
- 步骤 7: Neecha Bhanga (破陷) 检查
- 步骤 8: 量化评估
- 宫位状况审计
- 宫位审计清单(每个宫位)
- 宫位分类评估
- 宫位联动
- 格局组合审计
- 强制消费:盘面「Yoga / Dosha 叙事层」与可用关系表
- 主要 Yoga 扫描
- 主要 Dosha 扫描
- 特殊联动模式
- 组合评估标准
- 星宿深化与 D9 校准
- Part A: 星宿深度解读 (Nakshatra Layer)
- Part B: D9 九分盘校准 (Navamsha Calibration)
- D1 承诺 vs D9 兑现:冲突量化(硬规则)
- Part C: 多分盘交叉(有则用,无则跳过)
- 大运流年推演
- Dasha 基础架构
- 特殊情形:主星自我叠化(必须专节处理)
- Mahadasha 大周期分析
- Antardasha 精细推演
- 流年 (Gochara/Transit) 叠加
- 双时间轴:Vimshottari × 星座大运(强制,有则用)
- 年运颗粒:Tajika / Varshaphala(问具体年/季时强制)
- 全盘综合结算
- 跨模块交叉验证
- 冲突调和
- 主题提炼与模块归属
- 优势与约束
- 报告整合
- 整合原则
- 主题合并(心里用,不写进正文)
- 整合执行
- 输出要求
- 收束:开始写给人看的正文
最后验证:2026-10-27
这份指令包含什么
| 条目 | 说明 |
|---|---|
| 九曜位置 | 主表 9 颗(太阳至计都) |
| 星宿与 Pada | 27 宿 × 每宿 4 个 Pada(表格列示) |
| 关键分盘 | 默认含 D1 / D9 / D10 / D20 等本命常用分盘 |
| Vimshottari 大运 | 已过 / 当前 / 近未来 MD,含 AD、PD;四 / 五级细运只展开当前附近窗口(选了关注时间范围时按该范围展开) |
| 行运与年运 | Gochara 摘要;问具体年份时另含 Tajika / 年运(视深度与侧重) |
使用步骤
- 填写出生日期与时间、出生地(可搜城市或经纬度),选好侧重与深度后点「生成」。
- 复制生成结果,粘贴到 ChatGPT、Gemini、Claude 等对话或项目设定里。
- 用自然语言追问:同一盘面下可换问题,但不要把未给出的度数或经历当成事实。
常见问题
这和「让 AI 自己排印度星盘」有什么不同?
很多模型会凭训练记忆猜度数。本站先把上升、月亮星宿、大运起止等写进指令,模型只需解读已有数据,减少自行重算造成的偏差。
生成的指令里包含哪些盘面信息?
见下方「这份指令包含什么」表格:条目来自盘面与大运证据层,随你选的深度与侧重略有增减。