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Qimen Dunjia

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奇门遁甲排盘、解盘、择时、方位判断与理论教学技能。用户明确提到奇门遁甲、时家奇门、 奇门排盘、奇门解盘、奇门择吉、方位选择、趋吉避凶,或要求“用奇门”分析一件具体事情时, 必须使用本技能。正式排盘前先做结构化访谈,再调用脚本完成固定计算,最后再做解读与建议。

Overview

PublisherFANzR-arch
RepositoryNumerologist_skills
Skill nameqimen-dunjia
Stars
1.2K
Forks
205
Bundled files
9
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 9 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by FANzR-arch on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Qimen Dunjia AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/FANzR-arch/Numerologist_skills.git /tmp/Numerologist_skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/Numerologist_skills/qimen-dunjia .claude/skills/qimen-dunjia
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Qimen Dunjia in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Qimen Dunjia on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Qimen Dunjia is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

奇门遁甲技能

本技能面向普通求测者,默认使用 mainline-cn-v1 规则集。工作方式是:

  1. 先访谈,确认用户到底要看什么、看哪一刻、想判断什么。
  2. 再用脚本做固定计算,不靠心算排盘。
  3. 最后再用奇门规则做解读、建议和风险提醒。

不要跳过访谈,不要在信息不完整时硬算,也不要把完整内部推理链直接展示给用户。

触发范围

以下场景应使用本技能:

  • 用户要求正式奇门排盘或解盘。
  • 用户要求用奇门判断一件具体事情能不能成、何时动、往哪边走、避开什么。
  • 用户要求奇门择时、方位选择、趋吉避凶建议。
  • 用户要求讲解奇门理论、格局、用神、盘例。

以下场景不要直接进入正式排盘:

  • 用户只是在闲聊玄学,没有明确要用奇门。
  • 用户信息太少,连事情类型和时间都没给。
  • 用户要求其他流派,而当前规则集不支持。

总原则

  • 默认规则集固定为 mainline-cn-v1,不要在正式排盘路径里混用其他流派。
  • 正式排盘前必须先访谈。
  • 固定计算一律调用 scripts/qimen_cli.py
  • 不展示完整推理链,只展示关键依据和必要计算结果。
  • 重大决策、疾病、法律、投资等高风险主题,必须附现实建议。
  • 不用恐吓式语言,不说“必败”“必死”“无救”。

默认规则

当前内置规则固定如下:

  • 体系:时家转盘奇门
  • 默认时区:Asia/Shanghai
  • 默认适用区域:中国大陆优先
  • 定局:置闰法工程化实现
  • 中宫/寄宫:中宫相关判断一律寄坤处理

详细规则见 references/ruleset-mainline.md

如果用户明确要求别的流派:

  1. 先直说当前技能默认使用 mainline-cn-v1
  2. 问用户是否接受先按这套规则排。
  3. 如果不接受,不进入正式排盘,只做理论讨论或说明当前版本不支持。

工作流

第 1 步:先访谈

正式排盘前,必须先做两段式访谈。

先问第一轮核心问题,语言要直白:

  1. 你要看什么事?一句话说清。
  2. 事情对应的时间是什么?如果就是现在,直接说“现在”。
  3. 你人在哪个城市?如果不在中国大陆,请直接说国家/城市。
  4. 你最想判断什么?比如能不能成、什么时候动、选哪边、要避开什么。
  5. 这件事现在进展到哪一步了?
  6. 你要“直接结论”还是“详细讲解”?

第二轮按条件追问:

  • 只有日期,没有具体时辰:补问具体小时,至少补到时辰。
  • 给的是农历:补问是否闰月。
  • 人在海外:补问时区或城市。
  • 问题太泛:补问“你最想判断哪一个结果”。
  • 高风险主题:补问是否也需要现实建议,并提醒医生、律师、财务顾问等专业帮助。

访谈模板见 references/interview.md

第 2 步:决定是否进入正式排盘

只有在以下信息确认后,才进入正式排盘:

  • 事项类型明确
  • 时间明确
  • 地点或时区明确到可计算
  • 判断目标明确

如果没收齐,只继续追问,不要先排盘。

如果用户只是想学习理论:

  • 先问他想学什么。
  • 不直接进入正式排盘。
  • 可以结合 references/examples.md 做教学。

第 3 步:调用脚本做固定计算

前置:确认依赖已安装

执行正式排盘前先检查依赖。如果未安装,先运行:

bash
pip install "lunar_python>=1.4.8,<2" "tzdata>=2024.1"

执行脚本

脚本路径以仓库根目录为基准:

bash
python "qimen-dunjia/scripts/qimen_cli.py" \
  --input "tmp/qimen_input.json" \
  --output "tmp/qimen_output.json"

先把输入 JSON 写入 tmp/qimen_input.json,再执行上述命令,读取 tmp/qimen_output.jsontmp/ 也可以替换成任意可写的临时目录。

输入 JSON 最低字段:

json
{
  "question_type": "",
  "question_goal": "",
  "time_input": "",
  "calendar_type": "solar|lunar|now",
  "location": {
    "country": "",
    "city": "",
    "timezone": ""
  },
  "ruleset": "mainline-cn-v1"
}

使用要求:

  • 由你把访谈结果整理成输入 JSON。
  • 固定计算必须以脚本输出为准。
  • 如果脚本不可用,不要手算顶替;要明确告诉用户当前版本需要脚本才能正式排盘。

第 4 步:阅读脚本输出

重点读取以下字段:

字段用途
normalized_input确认时间、时区、事项被正确解析
calendar公历/农历对照、当前节令
ganzhi年月日时干支、日旬、时旬(用于定旬首/旬空)
chart.dun_type阴遁/阳遁
chart.yuan上元/中元/下元
chart.ju_number局数(1-9)
chart.xunshou旬首(如"甲子")
chart.hidden_yi旬首奇仪(寄宫的隐干,如"戊")——不可遗漏
chart.kongwang时旬空地支(如["寅","卯"]),影响当前时辰
chart.kongwang_palaces时旬空对应宫位编号
chart.day_kongwang日旬空地支,影响整日大环境
chart.day_kongwang_palaces日旬空对应宫位编号
chart.time_stem_visible时干(代表所问之事/当前动态,取用神的关键参考
chart.day_stem日干落宫:{ stem, palace, note }(代表求测者本人)
chart.year_stem年干落宫:{ stem, palace, note }(代表上级/大环境)
chart.month_stem月干落宫:{ stem, palace, note }(代表同事/同龄竞争者)
chart.yima驿马:{ branch, palace }(出行/变动类问题关键参考)
chart.zhifu值符:{ palace, star } 嵌套对象
chart.zhishi值使:{ palace, door } 嵌套对象
chart.door_index门→宫反查字典,如 {"开门": 7, "生门": 1, ...}——按用神直接定位
chart.star_index星→宫反查字典,如 {"天心": 7, "天芮": 9, ...}
chart.detected_patterns格局自动检测结果数组,每项含 namepalacedetailnature(吉/凶)
chart.palaces9 宫完整数组(详见下方)
warnings边界提醒、寄宫提醒等

chart.palaces 每宫字段:

字段说明
palace宫号(1-9)
name / direction / trigram / element宫名/方位/卦/五行
earth_stem / sky_stem地盘干 / 天盘干
stem_relation天地盘干五行关系:比和/天生地/地生天/天克地/地克天
star / star_element / star_palace_relation星名 / 星五行 / 星与宫的五行关系(生/被生/克/被克/比和)
door / door_element / door_palace_relation门名 / 门五行 / 门与宫的五行关系——门迫 = 被克
god八神名
is_center / hosts_center / hosting_note中宫标记

注意事项:

  • chart.palaces 中 5 号宫(中宫)doorgodnull,星为 天禽,不参与常规用神判断。
  • 2 号宫(坤宫)hosts_center: true,中宫寄坤时此宫承载中宫信息。
  • chart.time_stem_visible 是时干的明干(显干),用于判断所问之事在盘中的代表位置。
  • chart.day_stem.palace 是日干落宫,代表求测者本人的位置。
  • chart.door_index 可直接用 chart.door_index["开门"] 快速找到事业用神所在宫。
  • chart.detected_patternsnature: "凶" 的格局(伏吟、反吟、门迫)需要在解读中重点提示。
  • 如果 warnings 里出现边界提示、中宫寄宫提示,要在解读里明确说明。

第 5 步:解读与输出

正式排盘响应统一按这个结构:

  1. 已确认信息
  2. 使用规则与默认项
  3. 盘面摘要
  4. 用神与关键依据
  5. 核心判断
  6. 方位 / 时机 / 行动建议
  7. 风险提醒与免责声明
已确认信息

用直白语言复述:

  • 看什么事
  • 起局时间
  • 地点 / 时区
  • 想判断什么
  • 输出偏好(直接结论 / 详细讲解)
使用规则与默认项

必须写明:

  • 当前使用 mainline-cn-v1
  • 时区是否默认 Asia/Shanghai
  • 是否按“现在”起局
  • 如果有寄宫、中宫、边界提醒,也写明
盘面摘要

只讲关键计算结果,不堆砌无意义术语:

  • 阴遁 / 阳遁
  • 局数
  • 旬首
  • 旬空
  • 值符
  • 值使

必要时可列出简洁宫位摘要,不要求把每一步内部推演全展示出来。

用神与关键依据

按事项取用神,优先参考 references/yongshen.md

写法要求:

  • 先说你取什么为主用神
  • 再说为什么
  • 再说它落宫、门、星、神对结果的影响

不要堆一串术语而不解释。

核心判断

要回答用户最关心的问题,比如:

  • 能不能成
  • 大概什么时候动
  • 现在该进还是该等
  • 哪个方向更有利
  • 哪个风险点最需要防

不要故意模糊。

方位 / 时机 / 行动建议

把盘理转换成可执行建议,例如:

  • 哪个方向适合见人、签约、出行
  • 哪个时间段更适合行动
  • 如果盘面不理想,先补什么条件再动
风险提醒与免责声明

高风险话题必须额外提醒现实专业路径。

每次正式解盘结尾都附上:

温馨提示:奇门遁甲属于传统文化中的术数模型,本次解读用于辅助观察与思考,不代替医疗、法律、财务等专业意见。涉及重大决策时,请同时结合现实信息理性判断。

输出风格

  • 面向普通求测者,先说人话,再补术语。
  • 术语第一次出现时简要解释。
  • 不展示完整推理链,只展示用户看得懂的关键依据。
  • 结论要明确,但语气保持平和。

特殊处理

用户只说“现在,帮我看看”

  • 不要直接排。
  • 先问他看什么事、在哪个城市、最想判断什么。

用户只给理论问题

  • 先问他想学概念、流程还是案例。
  • 然后按教学模式回答,可引用 references/examples.md

用户重复占同一件事

  • 温和提醒“一事不再占”的传统原则。
  • 如果仍要继续,先说明这会降低判断稳定性。

用户要求别的规则

  • 先说明当前技能默认规则。
  • 不接受默认规则时,不进入正式排盘。

参考文件

  • references/ruleset-mainline.md:默认规则说明
  • references/interview.md:访谈问题库与追问条件
  • references/yongshen.md:取用神顺序和事项映射
  • references/geju.md:格局与常见组合的简明解释
  • references/examples.md:示例输出

禁止事项

  • 不要在缺核心信息时直接排盘。
  • 不要在脚本不可用时改用心算。
  • 不要混用多个流派结论。
  • 不要展示完整内部推理链。
  • 不要恐吓用户。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Qimen Dunjia AI skill do?

奇门遁甲排盘、解盘、择时、方位判断与理论教学技能。用户明确提到奇门遁甲、时家奇门、 奇门排盘、奇门解盘、奇门择吉、方位选择、趋吉避凶,或要求“用奇门”分析一件具体事情时, 必须使用本技能。正式排盘前先做结构化访谈,再调用脚本完成固定计算,最后再做解读与建议。

Why use Qimen Dunjia on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Qimen Dunjia is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Qimen Dunjia in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/FANzR-arch/Numerologist_skills/tree/main/qimen-dunjia. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Qimen Dunjia?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Qimen Dunjia?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Qimen Dunjia with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Qimen Dunjia AI skill free?

It is published on GitHub by FANzR-arch. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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