Vedic Birth Time Rectifier

检查structured_data.md是否存在：
  → 存在 → 读取出生信息+Dasha+宫主表，开始Step 1
  → 不存在 → 提示："请先运行vedic-reader读盘。
    说'读盘'或提供星盘PDF即可，也可以直接告诉我出生信息排盘。"

在校准前先确认：您说的 [HH:MM] 是哪里来的？
  a) 身份证/出生证明   b) 医院出生登记   c) 家人看钟表记的（谁看的？当场还是事后？）
  d) 凭"大概几点"回忆   e) 剖腹产手术记录
吠陀以第一声啼哭为出生时间，不同来源相对它有不同方向的系统偏差，我要先扣掉再校准。

报告时间 [X]，来源 = [a-e]，记录时刻语义 = [第一声啼哭/分娩/断脐/事后录入/未知]，
偏差方向 = [向早弱先验/双侧/待核]
→ 初始扫描区间 = [起]~[止]（语义未知时不用固定分钟偏移排除任一侧）

必需数据：
  1. 出生日期（用于time_scan计算）
  2. 出生时间（当前预估）
  3. 出生地坐标（经度/纬度）
  4. 时间精度（用户声明的±X分钟）
  5. Lagna度数和星座
  6. Vimsottari Dasha完整时间线：用`dasha_query.py --check`验证MD=9/AD=81/PD=729且
     三层`[start,end)`连续；用`--overview`读非PD数据与MD/AD，不默认展开729行PD。
     MD/AD用于标准候选评分，PD只按下文规则做事件分辨率审计
  7. 宫主表（12宫各由哪颗行星管辖）
  8. 行星落宫表
  9. Chara Karakas

⚠️ 这里的“完整时间线”指canonical文件中完整保留与校验，不等于模型每轮全量读取。
标准校准先用MD/AD完成全候选矩阵；只有用户可靠记到月/日、且PD可能改变
候选差异审计时，才为仍具决策相关性的全部候选段补算局部PD两端。
范围宽度 = 报值精度 + 来源方向（可单边，不强制对称）：
  【有报值】精度±分钟级→宽~15分钟 / ±15分钟→~30分钟 / ±1小时→~60分钟；
    来源单边偏差（如医院登记偏晚）→ 范围单边（如[报值-N, 报值]），不居中±对称。
  【无报值】用户给宽区间/完全不知道 → 范围 = 用户给定区间（或全天）。

⚠️ 不设"扫描中心"、不以任何点居中：在这个范围内**枚举所有 Lagna 上升星座候选**
   （每一段连续上升弧 = 一个候选，星座在段内恒定），全部进 Step 3 评分。
   ❌ 禁用"中心±"框——那会把真值 Lagna 框在范围外、永远进不了候选（锚定偏误）。

要做出生时间校准，麻烦你提供两类信息——都能帮我定位时间，两类都欢迎、越多越准：

【一、带日期的重大事件】（记得哪年、最好到月，如"2020年6月 父亲去世"）
  ⚠️ 要"有区分度"的——上小学/上初中/上高中这种别提（大家时间都差不多、区分不了你的盘）；
     要你人生里"和别人不一样"的转折：
       · 升学里非常规的（跳级 / 复读 / 转学 / 留学 / 辍学）
       · 搬家 / 移居 / 出国
       · 重病 / 手术 / 住院
       · 感情大事（在一起 / 结婚 / 分手 / 离婚）
       · 事业大事（入职 / 离职 / 创业 / 升职 / 被裁）
       · 家庭变故（亲人离世、父母重大变动）
       · 财务大起大落（大笔进账 / 大额亏损）
  下限 5 个，越多越准、不封顶

【二、个人特质】（不带日期也行，一样是有效校准证据）
  · 考试是超常发挥还是容易失常
  · 大学 / 所学专业
  · 毕业后从事的职业，或你自己更倾向的职业
  · 父母和家庭的情况
  · 有没有生过比较深刻、严重的病
  · 心理上有没有过明显不舒服、低落的阶段
  · 家庭氛围是什么感觉——哪怕比较"缥缈"、说不清，也可以说

1. 查Dasha时间线 → 该日期在哪个大运(Mahadasha)/小运(Antardasha)
2. 查event_house_map → 该事件对应哪个宫位
3. 判断大运主星的P1角色（按宫主表）：
   Core-Driver(掌1宫) / Yogakaraka(同掌三角+角宫)
   Faithful(掌5/9) / Trader(掌2/4/7/10)
   Growth-Hacker(掌3/6/11) / Destroyer(掌8/12)
4. 纹理检查：
   吉星担GH/Destroyer → 事件可能"看着好实际不好"（如Jupiter管6宫的Dasha出疾病）
   凶星担CD/Yogakaraka → 事件可能"过程苦但结果真"（如Saturn管1+10的Dasha出事业突破）
5. 判断匹配度（4层逐层强制查，禁"落在/照射/Karaka 三选一"读法，缺层=评分不完整）：
   Layer 1 宫主直查：大运/小运主星 = 事件宫位的宫主？
   Layer 2 落宫直查：大运/小运主星落在事件宫位？
   Layer 3 Drishti 独立查：大运/小运主星用 graha drishti 照射事件宫位？
            ✅ **直接读 structured_data 的「Graha Drishti」表**（星→照哪些宫，calc 已算好，❌禁手推）；
              规则(该表已落实，口径 = p1_p12 P10)：所有星→7th；Mars +4/8；Jupiter +5/9；Saturn +3/10；Rahu/Ketu 仅7th（无特殊相位；Rahu 带「放大」标记＝仅对该第7相位加权、**不增加照射宫位**，勿把 Rahu 当多相位星）。
            ⚠️ ❌禁用西占度数 orb 相位——原「主要相位关系」表已废弃删除、不属本体系；graha drishti 一律读「Graha Drishti」表。
            ⚠️ 必须独立跑此层——Jupiter/Saturn 特殊相位覆盖宽，漏它=评分天生偏袒
               "行星恰好坐事件宫"的盘，冤枉"格局强+行星散布"的盘（如 Jupiter 从 H11 照 H5+H7 担恋爱位）。
   Layer 4 Karaka 查：大运/小运主星 = 事件对应 Karaka？（婚=Venus/DK 事业=Sun/AmK 子女=Jupiter/PK 母=Moon/MK…）
   合成：命中≥2层→✅✅ 强匹配；命中1层→✅ 中匹配；0层但有间接关联(如宫主逆行影响宫务)→⚠️；0层且无关→❌
   （另："大运主星角色与事件类型一致"仍单列为 ✅ 角色匹配，与上4层并存）

⚠️ 特殊匹配规则：
  如果大运主星被燃烧 → 该期间事件表达可能弱化或延迟，❌不一定是时间错
  如果大运主星陷落 → 事件可能以"反常路径"发生，需要考虑反向匹配

⚠️ 边界事件规则（Dasha换运不是零宽度开关）：
  事件日期距最近的MD/AD边界 < 该小运时长的10%（或±2个月，取大者）
  → 标记[边界事件]：两侧Dasha都做匹配、取较优侧计分，
    且该条证据权重减半，❌禁止单凭一条边界事件否决候选盘
  （用户对事件月份的记忆本身有月级误差，且换运前后实际运势有过渡期）

⚠️ PD事件分辨率审计（与上述标准评分分开）：
  - 只对用户可靠记到“月或日”的事件执行；只记得年/宽范围时PD为不可用，不作精度填充
  - 先完成并保留上述MD/AD四层标准评分；PD不加进该分数，不创建“有效分/质量分”等影子计分
  - 先锁定所有仍需PD分辨的候选段，再对这些段统一启用月/日级两端审计；
    禁止给当前领先段单独读PD，也禁止在全候选MD/AD矩阵完成前通读729行挑窗
  - 对每个候选段用段首/段末两点查该事件的活跃MD/AD/PD：整段一致=稳定归属；两端PD不同=边界敏感，
    双侧都审计且降低精度声明
  - PD星用与AD相同的宫主/落宫/drishti/Karaka方法，但必须置于MD背景×AD阶段中；
    PD不得违背父层主题独立造事件
  - PD审计结果只能是：稳定支持 / 稳定反证 / 候选无区分 / 边界敏感 / 日期精度不足。
    它进入候选差异审计与专家综合，但不得单独确认出生分钟
  - 相邻PD/AD通过同一领域、Karaka、Yoga或节点定位星接力时，标记`handoff cluster`；
    同簇多事件各自保留映射，但按相关证据处理，不冒充多份独立确认

| # | 事件 | 日期 | 大运/小运 | 对应宫位 | 主星角色 | 匹配 | 说明 |
|---|------|------|----------|---------|---------|------|------|
| 1 | 结婚 | 2015.03 | Venus/Ju | 7宫 | Trader(L7) | ✅✅ | Venus=L7 |
| 2 | 创业 | 2018.09 | Venus/Sa | 10+5宫 | Trader(L7) | ❌ | Venus≠L10/L5 |
| ...

| 事件 | 日期精度 | 候选 | 段首MD/AD/PD | 段末MD/AD/PD | PD结果 | 与相邻期接力 |
|------|----------|------|---------------|---------------|--------|----------------|

5/5 匹配 → Lagna星座确认正确，不需要换星座
3-4/5     → "大部分匹配，需要微调。运行时间扫描..."
            → 进入3b寻找最佳Lagna
≤2/5      → "匹配率偏低，时间可能有较大偏差。运行扫描..."
            → 进入3b寻找最佳Lagna

用【冠军候选 vs 次高候选】判，❌ 不以"原时间"为基准（原值=候选之一、平权竞争，
不享"保持原 Lagna"的否决权；见 3c「原值只作候选池优先提示、不当扫描中心」）：
  1. 冠军匹配度 > 次高至少 2 个等级；
  2. 且至少 1 个 ❌→✅✅ 翻转支撑。
  → 满足：采冠军 Lagna。
  → 差 < 2 等级：❌ 不硬定 —— 进 D9 区分，或走「欠定通道」(硬腿分不出别硬选，承过拟合主纲)。

⚠️ Case A：原值仅享"候选池优先提示"，不享"保持原 Lagna"否决权。
   Case B（无报值）：本门只在冠军 vs 次高间用，无"原 Lagna"可保持。
   （原写法"新时间需>原时间2级、否则保持原Lagna"= incumbent 偏袒，对 4-5/5 原值天然锁死、对 Case B 无所指，已废。）

⚠️ 以上条件仅约束"换Lagna星座"的决策。
   D9精度提升不受此限制——在确认的Lagna区间内缩小误差
   不属于"改时间"，属于"提升精度"。

⚠️ 不管Lagna是否改变，都要检查是否需要精调！

Lagna确认后，进入渐进式校准：

第1级 — D9精调：
  当前精度 ≤ ±5分钟 → 精度已足够，跳到Step 4
  当前精度 > ±5分钟 → 输出中间结论并询问用户：

  "✅ Lagna确认为[星座]，当前精度±[N]分钟。
   是否继续D9精调以提升至±10分钟？（推荐继续）"

  → 用户回复"继续" → 进入3b运行time_scan → 3c用D9变化点精调
    ⚠️ **D9 精调首步必须先填矩阵（同 3c 铁律、对齐 D10/D4/D5）**：先把已采集的全部事件+特质逐条映射到各 D9 候选盘（Lagna 主落宫/7th lord/Venus 状态/触发星位置）填满评分矩阵、**先映射后提问**；矩阵分不出才补问用户，且辅证不得凌驾带日期硬事件。❌ 禁止未填 D9 矩阵就抛配偶/自我画像问卷（CLAUDE.md 点名的 D9 高发违规）。
  → 用户回复"够了" → 以当前精度直接进Step 4

第2级 — D10精调（D9完成后）：
  "✅ D9级别校准完成，精度±10分钟。
   是否继续用 D10(事业)分盘进一步校准？
   a) 继续校准（推荐，可提升至±5分钟）
   b) 已经足够，直接分析"

  → 用户选继续 → 用D10事业事件继续校准（D10 也必须出"事业事件×各D10候选"评分表，同 3c 规则：先填矩阵再定盘，不许凭叙事拍板）
  → 用户选够了 → 进Step 4

第3级 — D4/D5精调（D10完成后，可选）：
  "✅ D10级别校准完成。是否继续用 D4(财产)/D5(权力)？
   a) 继续
   b) 已经足够"
  → 用户选继续 → D4/D5 也必须出"事件×各候选"评分表，同 3c 规则：先填矩阵再定盘，不许凭叙事拍板

如果达到方法极限（无法进一步缩小范围）：
  "坦诚说，基于当前事件数据，时间已校准到±X分钟的极限。
   如果需要更高精度，可以提供更多精确到月的人生事件。"

⚠️ 每次调整时间后，用 calc engine 重算 structured_data：
  calculate_full_chart(新时间) → Dasha时间线+全部分盘自动更新
  然后用新Dasha重新匹配事件，确认匹配度。

⚠️ 禁止行为：
  - 精度仍在±15分钟以上却直接跳到Step 4 → ❌ 禁止（除非用户明确说够了）
  - 未询问用户就自行决定"不需要精调" → ❌ 禁止
  - 未核实出生时间来源(Step 0)就拿报值定对称扫描区间 → ❌ 禁止（锚定偏误）
  - 先选一个叙事/星座再回头拟合事件，没先填"全候选×全证据"评分矩阵 → ❌ 禁止（故事拟合）
  - 用"单一事件不足以推翻"打发硬反证、不回评分表重算 → ❌ 禁止（反证不改判）
  - 用小运/三级运（AD/PD；旧文献也可写PAD）日期边界 bracket/二分出生分钟当结论 → ❌ 禁止（假精度）：
    分钟分辨率**只认 D9/D10/D4/D5 换座点**，Dasha 边界只用于事件时间归属与上文PD差异审计；
    PD/PAD一律不参与分钟定位。（CLAUDE.md 点名的 rectifier #1 高发违规=夹逼缩窄分钟窗，与"取中点"是不同机制、都要禁。）

❌ 不要直接 pip install pyswisseph —— 会撞 SSL/依赖冲突，且没必要。
✅ 复用 vedic-calculator 已建好的 venv（含 swisseph）：
   1. 找 vedic-calculator 的 venv：<vedic-calculator skill目录>/venv/
      或工作目录下 vedic-calc-env/ 、 venv/
      → 用它的 python 跑（如 <…>/venv/Scripts/python.exe scripts/time_scan.py）
   2. 找不到 venv → 先跑 calculator 的环境自检建好（<calc目录>/scripts/setup_env.py），再用
   3. 当前 python 已能 import swisseph（非空壳，swe.version≠'0.0.0'）→ 直接用
   即：time_scan.py 必须用"有 swisseph 的 python"跑，不是裸 python。

python scripts/time_scan.py \
  --date [出生日期] \
  --time [预估时间,UTC] \
  --lat [纬度] \
  --lon [经度] \
  --range [扫描范围] \
  --tz [出生地时区偏移,中国=8] \
  --save rectification_scan.md

python scripts/time_scan.py \
  --date [出生日期] --time [预估时间,UTC] --lat [纬度] --lon [经度] \
  --range [原扫描范围] --tz [时区偏移] \
  --endpoint-start [该候选段起点偏移] --endpoint-end [该候选段终点偏移] \
  --event-date [可靠到月/日的事件日期，可重复] \
  --save [该候选段独立文件]

中国(UTC+8): 本地时间 - 8小时 = UTC
印度(UTC+5:30): 本地时间 - 5.5小时 = UTC