Daily Bazi Analysis

面向“今日运势/今天适合做X吗/今日宜忌”类咨询的八字日运解读技能。使用场景：用户在 OpenClaw 中询问当日运势、某事项是否适合今天做、今日吉凶与建议时触发。技能会自动读取当前日期，查询当日对应的流年、流月、流日，并结合用户的八字四柱进行分析；若用户为首次使用且无个人四柱记忆，先引导用户提供四柱并写入长期记...

Security Scan

The skill is internally coherent for a personalized Bazi (八字) daily-analysis tool: it only uses local classic texts and an internal calendar, reads user_id/user_timezone from session context, and reads/writes a per-user profile via the platform heartbeat API — there are no unrelated credentials, external download/install steps, or hidden endpoints.

Purpose & Capability

Name/description (daily Bazi analysis) match what the files and instructions do: use local classical texts A/B/C, a bundled daily calendar SQL, and per-user four-pillar profiles. Requiring access to session user_id/user_timezone and a heartbeat get/upsert to store/retrieve four-pillar profiles is proportionate to the stated personalized service.

Instruction Scope

SKILL.md explicitly instructs the agent to extract user_id and user_timezone from session context, compute today_local, call internal heartbeat events (bazi_profile_get/upsert), query the local bazi_daily_calendar, and read local classic text files. These actions are necessary for personalization and correct date-scoped lookups, but they do mean the skill will access user identifiers and persist four-pillar data to long-term memory and will log several request-level fields. The skill also mandates not fabricating missing calendar/classic data and to surface coverage gaps — this is a safe guard but may cause frequent partial results until classics are regenerated.

Install Mechanism

No install spec (instruction-only) and bundled scripts/data are local files. The two utility scripts (PDF text extraction and xlsx->SQL import) require common Python libraries (pypdf, openpyxl) but are maintenance tools, not invoked automatically by the skill at runtime. No external downloads, shorteners, or arbitrary extract/install steps are present.

Credentials

The skill declares no required env vars or external credentials. It does depend on internal platform services (heartbeat and an internal DB/table bazi_daily_calendar) and requires writing/reading per-user profile keys and logging fields. These are proportionate to the purpose, but users should be aware that personal data (four pillars, user_id, timezone) will be stored and logged per the skill's mandatory logging contract.

Persistence & Privilege

always:false and normal autonomous invocation settings. The skill deliberately writes to long-term memory (heartbeat upsert) and requires persistent built-in calendar data; this is expected. There is no attempt to modify other skills or system-wide configs. The mandatory logging fields require recording user_id and other metadata — a privacy consideration but not a privilege escalation.

Assessment

This skill appears to do what it says: personalized daily Bazi analysis using local classic text files and a built-in calendar. Before installing, note: (1) it will read your session user_id and user_timezone and will store your four-pillar (year/month/day/hour) profile in long-term memory via the platform heartbeat API — decide if you want that personal data persisted; (2) each request will record mandatory logging fields (user_id, timezone, today_local, memory_hit, calendar_hit, heartbeat statuses, etc.), so check your privacy policy and retention rules; (3) the package includes tools to regenerate classic texts and to import calendar xlsx files — running those requires Python (pypdf, openpyxl) and local PDF/XLSX sources and is an admin action, not automatic; (4) the included classic-text cache has documented coverage gaps, so some analyses will explicitly mark missing-source caveats rather than silently fabricating; and (5) no external network endpoints or secret environment variables are requested by the skill. If you accept storing the simple profile data and the logging behavior, the skill is coherent and reasonable for its purpose.

Bazi Daily

Knowledge Source Architecture (Mandatory)

将经典分为三个独立知识源，禁止混成单一“综合库”：

• A.《滴天髓》库（原则层）：用于“为什么”和方向性判断（气机、取用总纲、论命哲学）。
• B.《渊海子平》库（结构层）：用于格局判定、十神结构、用神框架（先定结构再谈细节）。
• C.《穷通宝鉴》库（调候层）：用于月令气候、寒暖燥湿与调候药方（对结构结论做气候校正）。

固定来源文件（仅使用本地 txt）：

• A.滴天髓：references/classics/A_滴天髓.txt
• B.渊海子平：references/classics/B_渊海子平.txt
• C.穷通宝鉴：references/classics/C_穷通宝鉴.txt

若 txt 文件不可读，直接报错"经典文本文件缺失，无法完成分析"，不得尝试其他路径。

当前文本覆盖缺口警告：B_渊海子平.txt 缺少格局判断核心章节（成格/破格/从格/化格），C_穷通宝鉴.txt 缺少约 40% 天干的调候章节（乙木完整版、丁火、戊土、己土、庚金、辛金、癸水）。在涉及上述缺失内容时，输出中必须注明"当前文本节选，[B-结构]/[C-调候] 依据不完整"，不得以模型内置知识静默替代。详见 references/classics/README.md。

调用顺序必须是：B 结构 -> C 调候 -> A 解释。 路由细则见 references/classic-sources-routing.md。

Workflow

1. 识别触发意图。
2. 从会话上下文提取 user_id 与 user_timezone。
3. 以用户时区自动计算 today_local（YYYY-MM-DD）。
4. 调 heartbeat bazi_profile_get 读取用户四柱档案。
5. 若未命中四柱档案，请用户补充四柱并调 heartbeat bazi_profile_upsert 写入长期记忆。
6. 根据 today_local 查询 bazi_daily_calendar。
7. 按“五步编排”完成分析并输出结论、依据和建议。

默认年度数据源文件：assets/bazi_daily_calendar_2026.sql。 导入脚本：scripts/import_bazi_calendar.py。 经典文本预处理脚本：scripts/extract_classics_text.py。

Five-Step Orchestration (Mandatory)

在通过日期与流运查询闸门后，必须按以下步骤执行：

1. step1 解析命盘
   • 提取四柱、十神分布、日主强弱初判、月令、格局候选（可多候选）。
2. step2 结构优先（渊海子平）
   • 用 B 库先判结构与格局成立条件，给出主格/兼格与用神框架。
3. step3 调候校正（穷通宝鉴）
   • 用 C 库对寒暖燥湿做修正，必要时覆盖或微调 step2 的用神次序。
4. step4 气机解释（滴天髓）
   • 用 A 库解释最终结论背后的气机逻辑，使结论成体系、可说明。
5. step5 输出
   • 输出“结论 + 依据 + 建议”，并标明依据来自 A/B/C 哪一类规则。

Mandatory Pre-Analysis Gates

每次输出运势分析前，必须先完成以下两个步骤：

1. 获取当前日期：基于 user_timezone 计算 today_local（YYYY-MM-DD）。
2. 查询数据表：使用 today_local 查询 bazi_daily_calendar 以获取 flow_year、flow_month、flow_day。

未完成以上两个步骤时，禁止进入“运势结论/宜忌建议”输出。

Trigger Phrases

将下列表达视为高优先级触发：

• “今日运势”
• “今天适合 xxx 吗？”
• “今天宜做什么/忌做什么？”
• “我今天的运气怎么样？”
• “帮我看今天的八字运势”

若用户没有显式说“八字”，但语义是“今天是否适合某事”，默认按本技能流程处理。

First-Time Onboarding

当找不到用户四柱记忆时：

1. 明确告知需要四柱后才能进行个性化日运分析。
2. 请用户直接提供四柱，格式优先：年柱/月柱/日柱/时柱。
3. 若用户不清楚四柱，建议前往“万年历”查询：https://wannianrili.bmcx.com/，输入生日后获取四柱再回传。
4. 校验四柱完整性与格式：四项都存在且非空，且每柱须为有效干支组合（2 个汉字，第 1 字为十天干，第 2 字为十二地支）；格式不合法时要求用户重新输入，不得写入。
5. 调 heartbeat bazi_profile_upsert 将结构化结果写入长期记忆。
6. 写入成功后继续本次分析，不要求用户重新提问。

长期记忆建议键：

• bazi_profile.pillars.year
• bazi_profile.pillars.month
• bazi_profile.pillars.day
• bazi_profile.pillars.hour
• bazi_profile.source（如 user_provided）
• bazi_profile.updated_at（UTC 时间，格式 YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ）

若用户后续主动更正四柱，以最新输入覆盖旧值。

heartbeat 请求响应与错误码约定见 references/heartbeat-contract.md。

Date And Lookup Rules

1. 自动读取当前日期，禁止要求用户手动输入日期。

2. 优先使用会话上下文中的 user_timezone 计算当日日期。

3. 若 user_timezone 缺失，回退 Asia/Shanghai 并记录 timezone_fallback=true。

4. 查询数据表时使用标准日期键（YYYY-MM-DD），即 today_local。

5. 期望查得字段：flow_year、flow_month、flow_day。

6. 若当天无记录，明确告知“缺少当日流运数据”，并仅给出有限建议，不伪造结果。

7. 每次运势分析请求都必须执行一次日期计算与一次数据表查询，不得跳过。

8. 当前内置日历数据为 assets/bazi_daily_calendar_2026.sql，从 2026-03-03 起覆盖至 2026 年末。年度结束或数据缺口期间，除”缺少当日流运数据”提示外，额外提示”请联系管理员更新年度日历数据”。

9. 年度日历更新流程：准备新年度 xlsx → 运行 scripts/import_bazi_calendar.py 生成 SQL → 导入 OpenClaw 内置表（详见 references/import-command-template.md）。新数据应至少在年度切换前 30 天就绪。

数据表字段约定见 references/bazi-calendar-schema.md。 数据文件导入规范见 references/bazi-calendar-schema.md 中的 “Data Source File” 与 “Import Mapping”。 导入命令模板见 references/import-command-template.md。

Analysis Rules

1. 结构判定优先级高于主观经验；先判“是否成格/破格”，再谈强弱喜忌。
2. 调候可修正结构结论，但不可跳过结构直接给药方。
3. 解释层必须回扣气机，不得只给“吉/凶”标签。
4. 明确区分三类依据：

• 结构依据（B《渊海子平》）
• 调候依据（C《穷通宝鉴》）
• 原理依据（A《滴天髓》）

5. 先给“今日总体倾向”，再回答用户具体问题，再给“宜/忌”。
6. 输出“宜”与“忌”各 2-4 条，保持可执行。
7. 避免绝对化、宿命化表达；用“倾向/建议”措辞。

Evidence Tagging Rules

每条关键结论至少绑定一个来源标签：

• [B-结构]：格局、十神结构、用神框架判断。
• [C-调候]：寒暖燥湿、月令气候修正。
• [A-原理]：气机方向、总纲解释。

若三源结论冲突，按优先级处理并显式说明：

1. 先保留 B 的结构边界；
2. 再用 C 做季节性校正；
3. 最后用 A 解释“为何这样取舍”。

Failure Handling

1. heartbeat 读取失败时，按“未知档案”处理并进入首次引导；同时提示“记忆服务暂不可用，本次可先临时分析”。 若用户不清楚四柱，补充推荐“万年历”：https://wannianrili.bmcx.com/。
2. heartbeat 写入失败时，继续使用用户本次输入完成分析；同时提示“本次已解读，但暂未保存，下次可能需要再次提供”。
3. 当日流运缺失时，明确告知“缺少当日流运数据，仅基于四柱给出有限建议”；该提示必须建立在“已执行当日查询且未命中”之上。

Response Template

按以下顺序组织回答：

1. 今日日期（YYYY-MM-DD）
2. 当日流运（流年/流月/流日）
3. 命盘摘要（十神/强弱初判/月令/格局候选）
4. 结构结论（[B-结构]）
5. 调候校正（[C-调候]）
6. 气机解释（[A-原理]）
7. 对用户提问的直接结论
8. 今日“宜”列表（2-4 条）
9. 今日“忌”列表（2-4 条）
10. 一句风险提示（非决定性，仅供参考）

Guardrails

• 不编造缺失的四柱与流运数据。
• 不编造经典原文；如记忆不确定，改用“原则性转述”并标注“意译”。
• 不输出医疗、法律、投资等确定性结论。
• 用户未提供时柱时，不自动推断；要求补全。
• 禁止跳过 B->C->A 顺序直接下结论。

Mandatory Logging Fields

每次请求必须记录以下字段，用于排障与 UAT 复盘：

• user_id
• user_timezone
• today_local
• timezone_fallback
• memory_hit
• calendar_hit
• heartbeat_get_status
• heartbeat_upsert_status
• structure_source_hit（B）
• climate_source_hit（C）
• principle_source_hit（A）
• final_yongshen_framework
• climate_adjustment_applied

上述字段不得省略；若某字段在当次请求中不适用（如首次引导无 heartbeat_upsert_status），记录为 null。

UAT Cases

1. 首次用户输入“今日运势”，期望：要求四柱 -> heartbeat 写入成功 -> 返回完整解读。
2. 同一用户再次输入“今天适合谈合作吗？”，期望：不再询问四柱，直接返回结论与宜忌。
3. 用户时区为 Asia/Shanghai，在 00:05 与 23:55 测试，期望：today_local 与用户本地日期一致。
4. 构造当日无流运记录，期望：输出缺失提示，不编造流年流月流日。
5. 模拟 heartbeat upsert 失败，期望：本次照常解读，附“未保存”提示。
6. 模拟 heartbeat get 失败，期望：进入首次引导，流程不断。
7. 构造“结构与调候结论不一致”案例，期望：输出中明确展示 B->C->A 取舍链路。
8. 检查回答文本，期望：关键结论至少各含一个 [B-结构]/[C-调候]/[A-原理] 标签。