Compare commits

...

11 Commits

Author SHA1 Message Date
gitea 73f39e7df8 build 2026-07-17 19:30:14 +02:00
gitea c4a181b810 Spięcie osi czasu z bazą interpretacji i widokiem (LOG-14, 1B->2B)
Realizuje przepływ 1B->2B z notes2: predykcyjne sygnifikatory (z datami)
dopasowane do interpretacji z bazy.

Logika:
- timeline.py: zdarzenia niosą strukturę (directed/aspect/target dla dyrekcji,
  lord/sign dla profekcji) do budowy tokenów.
- significators.interpret_events + _event_tokens: z każdego zdarzenia buduje
  tokeny bazy (dyrekcja: [planeta][aspekt][cel]; profekcja: [władca][znak]) i
  dopina interpretacje reużywając _facet_samples (AND tokenów, dedup, rozwinięcie).
- /chart/timeline: flaga interpret=true.

Prezentacja:
- nowa strona /timeline "Kalendarz": formularz (urodzenie + zakres dat) -> oś
  czasu z technikami, datami i interpretacjami; nawigacja + wspólne now.js.

Walidacja E2E na realnym main_base.xlsx (2025-2026):
- dyr. Saturn kwadratura MC -> 50 interpret. ("...5th house" -> "abortion/miscarriage")
- Władca Roku Saturn (wiek 42) -> 63; strona renderuje badge dat/technik.
71 testów przechodzi (nowy test_timeline_interpret).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-11 12:31:50 +02:00
gitea 97ad21d2e4 Merge pull request #19 from migatu/feat/timeline-log14
Zbiorcza tabela dat z technik (LOG-14)
2026-07-10 23:53:10 +02:00
gitea 2dbd3410e9 Zbiorcza tabela dat z technik (LOG-14)
engine/timeline.py: scala w jedną posortowaną oś czasu (technique | significator |
start | exact | end):
- profekcje roczne (LOG-10) — Władca Roku per rok życia,
- Solar Return (LOG-12) — moment powrotu Słońca,
- dyrekcje solar-arc — daty dokładnych aspektów kierowanych planet do punktów
  natalnych (klucz Naiboda 0°59'08"/rok, konfigurowalny; okno orbowe ±1 rok).
Endpoint /chart/timeline (zakres from_date..to_date, wybór technik).

Walidacja:
- profekcje spójne z tabelą notes3; dyrekcja Sun koniunkcja MC (łuk 312°) słusznie
  poza życiem; oś posortowana po dacie dokładnej; wiek = łuk/klucz spójny z datą.
- E2E: dla 2025-2026 zwraca 19 zdarzeń (m.in. Władca Roku 42 Saturn 30.04.2026,
  Solar Return, dyr. Venus koniunkcja North Node 27.05.2025). 66 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-10 22:33:15 +02:00
gitea ca458fd741 Merge pull request #18 from migatu/feat/profections-returns
Profekcje roczne (LOG-10) i Solar/Lunar Return (LOG-12)
2026-07-10 13:40:51 +02:00
gitea b013831492 Profekcje roczne (LOG-10) i Solar/Lunar Return (LOG-12)
Pierwsze techniki predykcyjne.

Profekcje (LOG-10):
- engine/profections.py: Whole Sign, wiek mod 12; profektowany Asc + Władca Roku
  (władca domicylowy) + profekcje MC/Su/Mo. Obsługa 29 lutego.
- endpoint /chart/profections (zakres lat: start_age, count).

Returns (LOG-12):
- engine/returns.py: moment powrotu Słońca/Księżyca do długości natalnej;
  skan dobowy + bisekcja do ~sekundy, z pominięciem artefaktu zawinięcia 0/360.
- endpoint /chart/return (kind solar|lunar, around) — zwraca pełny horoskop
  na znaleziony moment (oba warianty użycia po stronie technik wyżej).

Walidacja:
- profekcje zgodne co do joty z tabelą astro-seek z notes3 (wiek 0..42:
  Asc + Władca Roku + MC/Su/Mo).
- Solar Return 2026: Słońce wraca do Tau 10°08'22" = natalny stopień;
  Lunar Return trafia natalny Księżyc <2'; samospójność potwierdzona.
- 62 testy przechodzą (nowe: test_profections, test_returns).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-09 11:12:49 +02:00
gitea d14a77360a Merge pull request #17 from migatu/feat/nodes-lilith-stations
Wezly ksiezycowe, mean Lilith i wykrywanie stacji (LOG-02/03)
2026-07-08 10:53:43 +02:00
gitea a8c3072e62 Węzły księżycowe, mean Lilith i wykrywanie stacji (LOG-02/03)
Punkty wirtualne (LOG-02):
- engine/points.py: mean Node (Ω) i mean Lilith (apogeum) wzorami Meeusa;
  prędkości numerycznie. SN = NN + 180° (ta sama prędkość), zawsze Rx.
- DEFAULT_OBJECTS + North Node / South Node / Lilith — automatycznie dostają
  domy, aspekty i A/S. Parzystość silnika B: swe.MEAN_NODE / swe.MEAN_APOG
  (uwaga: stała pyswisseph to MEAN_APOG, nie MEAN_APOGEE).
- significators: tokeny [NN / [SN / [Lilith (zgodne z SIGNIFICATORS KEY).

Stacje (LOG-03):
- engine/stations.py: skan prędkości (krok 4 dni, okno ±800 dni — pokrywa
  najdłuższe przerwy Marsa/Wenus) + bisekcja; klasyfikacja SD/SR; poprzednia/
  następna stacja (dni, data, stopień w znaku) + flaga station_soon (<7 dni).
- /chart/positions: opt-in stations:true; UI: checkbox + tabela stacji.

Walidacja:
- mean NN vs astro-seek (Gem 8°09'24"): Δ=0,3'; vs swisseph: Δ=17";
  mean Lilith vs swisseph: Δ=1,5'. NN dom 12 / SN dom 6 zgodnie z astro-seek.
- Stacje Marsa 1984 trafiają w historię: SR 5.04.1984, SD 19.06.1984;
  samospójność |speed|<0,01°/d w znalezionych momentach; flaga "blisko"
  działa (Merkury +5,3d, Jowisz -0,6d).
- E2E na realnej bazie: [SN 134 rekordy, trafienie w 6. domu. 54 testy przechodzą.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-08 10:51:29 +02:00
gitea 93932246f3 Merge pull request #16 from migatu/feat/aspects-applying
Aspekty: applying/separating (A/S) + bonus sily dla aplikujacych (LOG-06)
2026-07-07 21:13:02 +02:00
gitea 8d579de34a Aspekty: applying/separating (A/S) + bonus siły dla aplikujących (LOG-06)
- aspects.py: _is_applying — odchyłka od dokładnego kąta teraz vs po małym
  kroku czasu (prędkość·dt, dt=0,01 doby by szybki Księżyc nie przeskoczył
  dokładności); aspekt niesie applying (bool) i "as": A/S. Bez prędkości —
  brak flagi (None).
- scoring: aspekt aplikacyjny silniejszy (APPLYING_BONUS 1.15) — zgodnie z
  notatkami projektu ("impact considered more powerful").
- significators: faseta aspektu niesie applying, etykieta z sufiksem (A)/(S).
- widok Horoskop: kolumna A/S w tabeli aspektów (tooltip z objaśnieniem).

Walidacja: flagi A/S wszystkich 16 aspektów horoskopu referencyjnego
(30.04.1984, Warszawa) zgodne z tabelą astro-seek z notes3 (test regresyjny
REFERENCE_AS). 45 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-07 19:22:51 +02:00
gitea db3d1e5117 Merge pull request #15 from migatu/fix/geo-secure-context
Geolokalizacja: jawny komunikat gdy brak secure context (http)
2026-07-07 19:01:19 +02:00
26 changed files with 1190 additions and 16 deletions
+19
View File
@@ -0,0 +1,19 @@
name: build
on:
push:
branches: [main]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Login
run: echo "${{ secrets.REGISTRY_TOKEN }}" | docker login gitea.czernobog.pl -u gitea --password-stdin
- name: Build & push (data, logic, presentation)
run: |
TAG=${GITHUB_SHA::8}
for SVC in data logic presentation; do
docker build -t gitea.czernobog.pl/gitea/astrololo-$SVC:$TAG ./services/$SVC
docker push gitea.czernobog.pl/gitea/astrololo-$SVC:$TAG
done
echo "Tag: $TAG"
+11 -2
View File
@@ -29,8 +29,14 @@ _PLANETS = {
"Sun": swe.SUN, "Moon": swe.MOON, "Mercury": swe.MERCURY, "Venus": swe.VENUS, "Sun": swe.SUN, "Moon": swe.MOON, "Mercury": swe.MERCURY, "Venus": swe.VENUS,
"Mars": swe.MARS, "Jupiter": swe.JUPITER, "Saturn": swe.SATURN, "Mars": swe.MARS, "Jupiter": swe.JUPITER, "Saturn": swe.SATURN,
"Uranus": swe.URANUS, "Neptune": swe.NEPTUNE, "Pluto": swe.PLUTO, "Uranus": swe.URANUS, "Neptune": swe.NEPTUNE, "Pluto": swe.PLUTO,
# punkty wirtualne — mean, jak w silniku własnym (parzystość LOG-28)
"North Node": swe.MEAN_NODE, "Lilith": swe.MEAN_APOG,
# "South Node" obsługiwany pochodnie w /positions: NN + 180°
} }
DEFAULT_OBJECTS = list(_PLANETS) DEFAULT_OBJECTS = [
"Sun", "Moon", "Mercury", "Venus", "Mars", "Jupiter", "Saturn",
"Uranus", "Neptune", "Pluto", "North Node", "South Node", "Lilith",
]
class PositionsRequest(BaseModel): class PositionsRequest(BaseModel):
@@ -48,8 +54,11 @@ def positions(req: PositionsRequest) -> dict:
rows = [] rows = []
for name in (req.objects or DEFAULT_OBJECTS): for name in (req.objects or DEFAULT_OBJECTS):
xx, _retflag = swe.calc_ut(jd, _PLANETS[name], _FLAGS) lookup = "North Node" if name == "South Node" else name
xx, _retflag = swe.calc_ut(jd, _PLANETS[lookup], _FLAGS)
lon, lat, _dist, lon_speed = xx[0], xx[1], xx[2], xx[3] lon, lat, _dist, lon_speed = xx[0], xx[1], xx[2], xx[3]
if name == "South Node":
lon, lat = lon + 180.0, -lat
rows.append({ rows.append({
"name": name, "name": name,
"longitude": lon % 360.0, "longitude": lon % 360.0,
+4 -1
View File
@@ -6,8 +6,11 @@ i nie w bazie.
## API ## API
- `POST /api/query``QueryRequest``QueryResponse` - `POST /api/query``QueryRequest``QueryResponse`
- `POST /chart/positions``{when_utc, lat, lon, house_system?}` → pełny horoskop: pozycje (LOG-01) + osie i domy (LOG-05) + aspekty główne (LOG-06). `house_system`: `whole_sign` (dom.) / `equal` / `porphyry`. - `POST /chart/positions``{when_utc, lat, lon, house_system?}` → pełny horoskop: pozycje (LOG-01) + osie i domy (LOG-05) + aspekty główne z applying/separating (LOG-06) + opcjonalnie stacje planet (`stations:true`, LOG-03). Obiekty: 10 planet + mean NN/SN/Lilith (LOG-02). `house_system`: `whole_sign` (dom.) / `equal` / `porphyry`.
- `POST /chart/report``{when_utc, lat, lon, limit?}` → wynik obliczeń wyszukany w bazie: fasety sygnifikatorów **w znaku / w domu / w aspekcie**, z rozwinięciem skrótów, odsiewaniem duplikatów (ten sam sygnifikator i opis), rankingiem siły (LOG-21) oraz opcją group (grupowanie identycznych opisów) - `POST /chart/report``{when_utc, lat, lon, limit?}` → wynik obliczeń wyszukany w bazie: fasety sygnifikatorów **w znaku / w domu / w aspekcie**, z rozwinięciem skrótów, odsiewaniem duplikatów (ten sam sygnifikator i opis), rankingiem siły (LOG-21) oraz opcją group (grupowanie identycznych opisów)
- `POST /chart/profections``{when_utc, lat, lon, start_age?, count?}` → profekcje roczne: wiek, profektowany Asc, Władca Roku (+MC/Su/Mo) (LOG-10)
- `POST /chart/return``{when_utc, lat, lon, kind, around?}` → Solar/Lunar Return: moment powrotu + pełny horoskop na ten moment (LOG-12)
- `POST /chart/timeline``{when_utc, lat, lon, from_date, to_date, techniques?}` → zbiorcza oś czasu: profekcje + Solar Return + dyrekcje solar-arc, posortowane (technique | significator | start | exact | end); z interpret=true dopina interpretacje z bazy do dat (LOG-14, 1B->2B)
- `POST /chart/compare` → jak wyżej → raport różnic dwóch silników (LOG-26; wymaga silnika B) - `POST /chart/compare` → jak wyżej → raport różnic dwóch silników (LOG-26; wymaga silnika B)
- `GET /health` (sprawdza też warstwę bazodanową) - `GET /health` (sprawdza też warstwę bazodanową)
+29 -3
View File
@@ -34,10 +34,29 @@ def separation(a: float, b: float) -> float:
return min(d, 360.0 - d) return min(d, 360.0 - d)
def _is_applying(la: float, lb: float, sa: float, sb: float, angle: float, dt: float = 0.01) -> bool | None:
"""Czy aspekt aplikuje (dokładność 0° dopiero nastąpi)?
Porównujemy odchyłkę od dokładnego kąta teraz i po małym kroku czasu
(pozycje przesunięte o prędkość·dt). Malejąca odchyłka = applying.
dt celowo małe (0,01 doby), by szybki Księżyc nie „przeskoczył" dokładności.
Zwraca None, gdy brak prędkości (nie da się rozstrzygnąć).
"""
if sa is None or sb is None:
return None
dev_now = abs(separation(la, lb) - angle)
dev_next = abs(separation(la + sa * dt, lb + sb * dt) - angle)
return dev_next < dev_now
def find_aspects( def find_aspects(
positions: list[dict], orb: float = DEFAULT_ORB, luminary_bonus: float = LUMINARY_BONUS positions: list[dict], orb: float = DEFAULT_ORB, luminary_bonus: float = LUMINARY_BONUS
) -> list[dict]: ) -> list[dict]:
"""positions: dicty z 'name' i 'decimal' (długość). Zwraca listę aspektów.""" """positions: dicty z 'name', 'decimal' (długość) i opcjonalnie 'speed' (°/dobę).
Zwraca listę aspektów głównych; gdy znane są prędkości, każdy aspekt ma
applying (bool) i skrót 'as': 'A'/'S' (aplikacyjny/separacyjny).
"""
out: list[dict] = [] out: list[dict] = []
n = len(positions) n = len(positions)
for i in range(n): for i in range(n):
@@ -51,9 +70,16 @@ def find_aspects(
for asp, angle in MAJOR.items(): for asp, angle in MAJOR.items():
dev = abs(sep - angle) dev = abs(sep - angle)
if dev <= allowed: if dev <= allowed:
out.append({ applying = _is_applying(
float(la), float(lb), a.get("speed"), b.get("speed"), angle
)
row = {
"obj1": a["name"], "obj2": b["name"], "obj1": a["name"], "obj2": b["name"],
"aspect": asp, "orb": round(dev, 2), "allowed": round(allowed, 2), "aspect": asp, "orb": round(dev, 2), "allowed": round(allowed, 2),
}) }
if applying is not None:
row["applying"] = applying
row["as"] = "A" if applying else "S"
out.append(row)
break # jedna para = jeden aspekt break # jedna para = jeden aspekt
return out return out
+3 -1
View File
@@ -13,10 +13,12 @@ from typing import Any
from app.engine import formats from app.engine import formats
# kanoniczny zestaw i kolejność obiektów (LOG-02: światła + 7 klasycznych + 3 nowożytne) # kanoniczny zestaw i kolejność obiektów (LOG-02: światła + 7 klasycznych +
# 3 nowożytne + punkty wirtualne: węzły mean i mean Lilith)
DEFAULT_OBJECTS = [ DEFAULT_OBJECTS = [
"Sun", "Moon", "Mercury", "Venus", "Mars", "Sun", "Moon", "Mercury", "Venus", "Mars",
"Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune", "Pluto", "Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune", "Pluto",
"North Node", "South Node", "Lilith",
] ]
+43
View File
@@ -0,0 +1,43 @@
"""Punkty wirtualne liczone analitycznie (LOG-02): mean Node i mean Lilith.
Wzory Meeusa (Astronomical Algorithms) w stuleciach juliańskich od J2000 (TT):
- Ω — średni węzeł wstępujący orbity Księżyca (mean ascending node). Porusza się
zawsze wstecz (~0,053°/dobę) — stąd węzły są wiecznie Rx.
- średnie perygeum orbity Księżyca; mean Lilith (Black Moon) = średnie APOGEUM
= perygeum + 180° (~+0,111°/dobę).
Wersje TRUE (oskulacyjne) — osobny, późniejszy krok (notatki: mean to
historyczny standard i domyślne ustawienie programów).
"""
from __future__ import annotations
from app.engine.formats import norm360
_DAYS_PER_CENTURY = 36525.0
def _t(tt_jd: float) -> float:
return (tt_jd - 2451545.0) / _DAYS_PER_CENTURY
def mean_lunar_node(tt_jd: float) -> float:
"""Długość ekliptyczna średniego Węzła Północnego (Ω) [°]."""
t = _t(tt_jd)
omega = (125.0445479 - 1934.1362891 * t + 0.0020754 * t * t
+ t ** 3 / 467441.0 - t ** 4 / 60616000.0)
return norm360(omega)
def mean_lilith(tt_jd: float) -> float:
"""Długość ekliptyczna mean Lilith (średnie apogeum Księżyca) [°]."""
t = _t(tt_jd)
perigee = (83.3532465 + 4069.0137287 * t - 0.0103200 * t * t
- t ** 3 / 80053.0 + t ** 4 / 18999000.0)
return norm360(perigee + 180.0)
def point_speed(fn, tt_jd: float, dt_days: float = 0.1) -> float:
"""Prędkość [°/dobę] punktu analitycznego — różnica po małym kroku."""
a = fn(tt_jd)
b = fn(tt_jd + dt_days)
return (((b - a + 180.0) % 360.0) - 180.0) / dt_days
+70
View File
@@ -0,0 +1,70 @@
"""Profekcje roczne (LOG-10) — hellenistyczna technika time-lord.
Zasada (Whole Sign): co każde urodziny profektowany Ascendent przeskakuje o jeden
znak do przodu (wiek mod 12). Władca Roku (Lord of Year) = władca domicylowy
znaku profektowanego Asc. Profektować można każdy punkt natalny (MC, Słońce…) —
wszystkie przeskakują o tyle samo znaków.
Referencja: tabela profekcji w notes3 (astro-seek) dla horoskopu 30.04.1984
(wiek 0: Can/Moon, 1: Leo/Sun, …, 42: Cap/Saturn).
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime
from app.engine.formats import SIGNS, sign_index
# władcy domicylowi (tradycyjni) — zgodni z tabelą referencyjną notes3
DOMICILE_RULERS = {
"Aries": "Mars", "Taurus": "Venus", "Gemini": "Mercury", "Cancer": "Moon",
"Leo": "Sun", "Virgo": "Mercury", "Libra": "Venus", "Scorpio": "Mars",
"Sagittarius": "Jupiter", "Capricorn": "Saturn", "Aquarius": "Saturn",
"Pisces": "Jupiter",
}
def age_at(birth_utc: datetime, when_utc: datetime) -> int:
"""Pełne lata między urodzeniem a danym momentem (wiek profekcyjny)."""
age = when_utc.year - birth_utc.year
if (when_utc.month, when_utc.day) < (birth_utc.month, birth_utc.day):
age -= 1
return max(age, 0)
def profected_sign(natal_lon: float, age: int) -> str:
"""Znak, do którego profektował punkt natalny po `age` latach."""
return SIGNS[(sign_index(natal_lon) + age) % 12]
def profection_rows(
natal_points: dict[str, float],
birth_utc: datetime,
start_age: int,
count: int,
) -> list[dict]:
"""Tabela profekcji dla zakresu lat życia.
natal_points: nazwa -> natalna długość ekliptyczna (musi zawierać 'Asc').
Każdy wiersz: wiek, data początku roku profekcyjnego (urodziny), znak
profektowanego Asc, Władca Roku oraz profekcje pozostałych punktów.
"""
def _birthday(year: int) -> datetime:
try:
return birth_utc.replace(year=year)
except ValueError: # 29 lutego w roku nieprzestępnym
return birth_utc.replace(year=year, day=28)
rows: list[dict] = []
for age in range(start_age, start_age + count):
asc_sign = profected_sign(natal_points["Asc"], age)
row = {
"age": age,
"from": _birthday(birth_utc.year + age).strftime("%Y-%m-%d"),
"profected_asc": asc_sign,
"lord_of_year": DOMICILE_RULERS[asc_sign],
}
for name, lon in natal_points.items():
if name != "Asc":
row[name] = profected_sign(lon, age)
rows.append(row)
return rows
+64
View File
@@ -0,0 +1,64 @@
"""Solar / Lunar Return (LOG-12) — moment powrotu do pozycji natalnej.
Solar Return (solariusz): moment, w którym Słońce wraca dokładnie do natalnej
długości ekliptycznej (raz na rok, w okolicy urodzin). Lunar Return: to samo
dla Księżyca (raz na ~27,3 dnia). Dwa warianty użycia (osobny horoskop vs
tranzyt do natalu) obsługujemy zwracając pełny horoskop na znaleziony moment —
interpretacja pozostaje po stronie technik wyżej.
Metoda: podpisana różnica długości Δ = lon natal (zawinięta do ±180°) rośnie
monotonicznie i przechodzi przez 0 dokładnie w momencie powrotu. Skan dobowy
wykrywa przejście −→+ (skok +180→−180 to artefakt zawinięcia — pomijany,
warunek d_hi d_lo < 180), potem bisekcja do ~sekundy.
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from app.engine.models import ChartMoment
# szerokość okna skanu wokół `around` [dni]: solar kotwiczymy przy urodzinach,
# lunar musi objąć cały okres syderyczny Księżyca (27,3 d)
SCAN_WINDOW = {"solar": 6.0, "lunar": 15.0}
def _lon_delta(engine, body: str, natal_lon: float, when: datetime) -> float:
m = ChartMoment(when_utc=when)
lon = engine.positions(m, [body])[0].longitude
return ((lon - natal_lon + 180.0) % 360.0) - 180.0
def find_return(
engine, kind: str, natal_moment: ChartMoment, around: datetime
) -> datetime | None:
"""Moment powrotu (kind: 'solar'/'lunar') najbliższy dacie `around`."""
body = "Sun" if kind == "solar" else "Moon"
natal_lon = engine.positions(natal_moment, [body])[0].longitude
if around.tzinfo is None:
around = around.replace(tzinfo=timezone.utc)
window = SCAN_WINDOW[kind]
step = timedelta(days=1.0)
t = around - timedelta(days=window)
end = around + timedelta(days=window)
candidates: list[datetime] = []
d_prev = _lon_delta(engine, body, natal_lon, t)
while t < end:
t_next = t + step
d_next = _lon_delta(engine, body, natal_lon, t_next)
# prawdziwe przejście przez zero: -> + bez skoku zawinięcia
if d_prev < 0 <= d_next and (d_next - d_prev) < 180.0:
lo, hi, d_lo = t, t_next, d_prev
for _ in range(40): # bisekcja do ułamka sekundy
mid = lo + (hi - lo) / 2
if (_lon_delta(engine, body, natal_lon, mid) < 0) == (d_lo < 0):
lo = mid
else:
hi = mid
candidates.append(lo + (hi - lo) / 2)
t, d_prev = t_next, d_next
if not candidates:
return None
return min(candidates, key=lambda c: abs(c - around))
@@ -60,6 +60,27 @@ class SkyfieldEngine(EphemerisEngine):
lat, lon, _dist = astrometric.ecliptic_latlon(epoch="date") lat, lon, _dist = astrometric.ecliptic_latlon(epoch="date")
return lon.degrees, lat.degrees return lon.degrees, lat.degrees
def _virtual_point(self, name: str, tt_jd: float) -> ObjectPosition:
"""Punkty analityczne (LOG-02): mean Node (NN/SN) i mean Lilith.
Liczone wzorami Meeusa, nie z jądra JPL. SN = NN + 180° (ta sama prędkość).
Punkty leżą na ekliptyce (latitude = 0).
"""
from app.engine.points import mean_lilith, mean_lunar_node, point_speed
if name in ("North Node", "South Node"):
lon = mean_lunar_node(tt_jd)
if name == "South Node":
lon = norm360(lon + 180.0)
speed = point_speed(mean_lunar_node, tt_jd)
else: # Lilith
lon = mean_lilith(tt_jd)
speed = point_speed(mean_lilith, tt_jd)
return ObjectPosition(
name=name, longitude=float(lon), latitude=0.0,
speed=float(speed), retrograde=bool(speed < 0),
)
def positions( def positions(
self, moment: ChartMoment, objects: list[str] | None = None self, moment: ChartMoment, objects: list[str] | None = None
) -> list[ObjectPosition]: ) -> list[ObjectPosition]:
@@ -70,6 +91,9 @@ class SkyfieldEngine(EphemerisEngine):
out: list[ObjectPosition] = [] out: list[ObjectPosition] = []
for name in names: for name in names:
if name not in _TARGETS: # punkt wirtualny (NN/SN/Lilith)
out.append(self._virtual_point(name, t.tt))
continue
target = self.eph[_TARGETS[name]] target = self.eph[_TARGETS[name]]
lon, lat = self._ecliptic_lon_lat(target, t) lon, lat = self._ecliptic_lon_lat(target, t)
lon2, _ = self._ecliptic_lon_lat(target, t2) lon2, _ = self._ecliptic_lon_lat(target, t2)
+100
View File
@@ -0,0 +1,100 @@
"""Wykrywanie stacji planet (LOG-03): poprzednia/następna stacja, SD/SR, flaga <7 dni.
Stacja ścisła = moment, w którym prędkość zodiakalna przechodzi przez zero.
Metoda: próbki prędkości co 1 dzień w oknie ± SEARCH_DAYS → zmiana znaku →
bisekcja do dokładności ~1 minuty. Klasyfikacja: prędkość przed<0 i po>0 → SD
(stationary direct), odwrotnie → SR (stationary retrograde).
Pomijamy Słońce/Księżyc (nigdy Rx) i punkty mean (NN/SN/Lilith — ruch jednostajny).
"""
from __future__ import annotations
from datetime import timedelta
from app.engine.formats import in_sign
from app.engine.models import ChartMoment
# obiekty bez stacji
NO_STATIONS = {"Sun", "Moon", "North Node", "South Node", "Lilith"}
# Okno musi pokryć najdłuższą przerwę między stacjami (Mars/Wenus: ~700 dni),
# a krok skanu musi być krótszy niż najkrótsza retrogradacja (Merkury ~21 dni).
SEARCH_DAYS = 800 # okno poszukiwań w każdą stronę
SCAN_STEP_DAYS = 4.0 # krok zgrubnego skanu (potem bisekcja)
STATION_SOON_DAYS = 7.0 # próg flagi "stacja blisko" (konfigurowalny, notes2)
def _speed_fn(engine, name: str):
"""Zwraca funkcję: dni_od_momentu_bazowego -> prędkość [°/dobę]."""
def speed(base_moment: ChartMoment, offset_days: float) -> float:
m = ChartMoment(
when_utc=base_moment.when_utc + timedelta(days=offset_days),
lat=base_moment.lat, lon=base_moment.lon,
)
return engine.positions(m, [name])[0].speed
return speed
def _bisect_zero(speed, moment: ChartMoment, lo: float, hi: float, iters: int = 20) -> float:
"""Bisekcja miejsca zerowego prędkości między dniami lo i hi."""
s_lo = speed(moment, lo)
for _ in range(iters):
mid = (lo + hi) / 2.0
s_mid = speed(moment, mid)
if (s_lo < 0) == (s_mid < 0):
lo, s_lo = mid, s_mid
else:
hi = mid
return (lo + hi) / 2.0
def _station_info(engine, moment: ChartMoment, name: str, day: float, speed) -> dict:
"""Opis stacji w danym dniu (offset od momentu bazowego)."""
before = speed(moment, day - 0.5)
kind = "SD" if before < 0 else "SR"
when = moment.when_utc + timedelta(days=day)
m = ChartMoment(when_utc=when, lat=moment.lat, lon=moment.lon)
lon = engine.positions(m, [name])[0].longitude
return {
"type": kind,
"date": when.strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
"days": round(day, 1), # ujemne = w przeszłości
"degree": in_sign(lon),
}
def find_stations(engine, moment: ChartMoment, name: str, step_days: float = SCAN_STEP_DAYS) -> dict | None:
"""Poprzednia i następna stacja obiektu względem momentu horoskopu."""
if name in NO_STATIONS:
return None
speed = _speed_fn(engine, name)
prev_day = next_day = None
# w przeszłość
s_right = speed(moment, 0.0)
d = 0.0
while d > -SEARCH_DAYS:
s_left = speed(moment, d - step_days)
if (s_left < 0) != (s_right < 0):
prev_day = _bisect_zero(speed, moment, d - step_days, d)
break
d, s_right = d - step_days, s_left
# w przyszłość
s_left = speed(moment, 0.0)
d = 0.0
while d < SEARCH_DAYS:
s_right = speed(moment, d + step_days)
if (s_left < 0) != (s_right < 0):
next_day = _bisect_zero(speed, moment, d, d + step_days)
break
d, s_left = d + step_days, s_right
result: dict = {}
if prev_day is not None:
result["prev"] = _station_info(engine, moment, name, prev_day, speed)
if next_day is not None:
result["next"] = _station_info(engine, moment, name, next_day, speed)
result["station_soon"] = any(
abs(x["days"]) < STATION_SOON_DAYS for x in result.values() if isinstance(x, dict)
)
return result or None
+136
View File
@@ -0,0 +1,136 @@
"""Zbiorcza tabela dat z technik (LOG-14).
Spina w jedną, posortowaną oś czasu daty z kilku technik:
- profekcje roczne (LOG-10) — rok życia,
- Solar Return (LOG-12) — moment powrotu Słońca,
- dyrekcje solar-arc — daty dokładnych aspektów kierowanych planet do punktów
natalnych (wzorzec z notes3: „Profection planet | Aspect | Birth planet |
Exact Date"). Klucz łuku konfigurowalny; domyślnie Naiboda (0°59'08"/rok).
Każdy wiersz ma kształt z notes2: technique | significator | start | exact | end.
"""
from __future__ import annotations
from datetime import date, datetime, timedelta, timezone
from app.engine.aspects import MAJOR, PL_NAME
from app.engine.profections import DOMICILE_RULERS, profected_sign
from app.engine.returns import find_return
NAIBOD_KEY = 0.9856472 # °/rok (0°59'08") — domyślny klucz solar-arc
DAYS_PER_YEAR = 365.2422
DIRECTED = ["Sun", "Moon", "Mercury", "Venus", "Mars",
"Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune", "Pluto"]
def _add_years(birth: datetime, years: float) -> datetime:
return birth + timedelta(days=years * DAYS_PER_YEAR)
def _row(technique, significator, start, exact, end) -> dict:
def iso(x):
return x.date().isoformat() if isinstance(x, datetime) else x
return {"technique": technique, "significator": significator,
"start": iso(start), "exact": iso(exact), "end": iso(end)}
def solar_arc_directions(
natal: dict[str, float], birth: datetime, lo: datetime, hi: datetime,
key: float = NAIBOD_KEY, orb_years: float = 1.0,
) -> list[dict]:
"""Daty dyrekcji solar-arc w oknie [lo, hi].
natal: nazwa punktu -> długość natalna (planety + Asc/MC). Kierowane są planety
(DIRECTED), celem każdy punkt natalny. Aspekt dokładny gdy łuk = odległość
kątowa (mod 360). Wiek = łuk/klucz; data = urodziny + wiek.
"""
out: list[dict] = []
lo_age = (lo - birth).days / DAYS_PER_YEAR - orb_years
hi_age = (hi - birth).days / DAYS_PER_YEAR + orb_years
for p in DIRECTED:
if p not in natal:
continue
for q, q_lon in natal.items():
for asp, angle in MAJOR.items():
for target in ({angle, (360.0 - angle) % 360.0}):
arc = (q_lon + target - natal[p]) % 360.0
age = arc / key
if not (lo_age <= age <= hi_age) or (p == q and arc < 1e-6):
continue
exact = _add_years(birth, age)
row = _row(
"solar_arc",
f"dyr. {p} {PL_NAME[asp]} {q}",
_add_years(birth, age - orb_years),
exact,
_add_years(birth, age + orb_years),
)
row.update(directed=p, aspect=asp, target=q) # do budowy tokenów (1B->2B)
out.append(row)
return out
def profection_events(natal_asc: float, birth: datetime, lo: datetime, hi: datetime) -> list[dict]:
"""Lata profekcyjne (LOG-10) nachodzące na okno."""
out: list[dict] = []
for age in range((lo.year - birth.year) - 1, (hi.year - birth.year) + 1):
if age < 0:
continue
try:
start = birth.replace(year=birth.year + age)
end = birth.replace(year=birth.year + age + 1)
except ValueError: # 29 lutego
start = birth.replace(year=birth.year + age, day=28)
end = birth.replace(year=birth.year + age + 1, day=28)
if end < lo or start > hi:
continue
sign = profected_sign(natal_asc, age)
lord = DOMICILE_RULERS[sign]
row = _row(
"profection", f"Władca Roku: {lord} (Asc {sign}, wiek {age})",
start, start, end,
)
row.update(lord=lord, sign=sign) # do budowy tokenów (1B->2B)
out.append(row)
return out
def solar_return_events(engine, natal_moment, birth: datetime, lo: datetime, hi: datetime) -> list[dict]:
"""Solariusze w oknie (LOG-12) — jeden na rok."""
out: list[dict] = []
for year in range(lo.year, hi.year + 1):
try:
around = birth.replace(year=year)
except ValueError:
around = birth.replace(year=year, day=28)
hit = find_return(engine, "solar", natal_moment, around)
if hit and lo <= hit <= hi:
out.append(_row("solar_return", "Solar Return", hit, hit, _add_years(hit, 1)))
return out
def _as_dt(d) -> datetime:
if isinstance(d, datetime):
return d if d.tzinfo else d.replace(tzinfo=timezone.utc)
if isinstance(d, date):
return datetime(d.year, d.month, d.day, tzinfo=timezone.utc)
return datetime.fromisoformat(str(d)).replace(tzinfo=timezone.utc)
def build_timeline(
engine, natal_moment, natal_points: dict[str, float],
from_d, to_d, techniques: list[str] | None = None,
) -> list[dict]:
"""Scala wybrane techniki w jedną oś czasu, posortowaną po dacie dokładnej."""
lo, hi = _as_dt(from_d), _as_dt(to_d)
birth = natal_moment.when_utc
want = set(techniques or ["profection", "solar_return", "solar_arc"])
events: list[dict] = []
if "profection" in want:
events += profection_events(natal_points["Asc"], birth, lo, hi)
if "solar_return" in want:
events += solar_return_events(engine, natal_moment, birth, lo, hi)
if "solar_arc" in want:
events += solar_arc_directions(natal_points, birth, lo, hi)
events.sort(key=lambda e: e["exact"])
return events
+107 -2
View File
@@ -38,6 +38,7 @@ class PositionsRequest(BaseModel):
lon: float = 0.0 lon: float = 0.0
objects: list[str] | None = None objects: list[str] | None = None
house_system: str = "whole_sign" # whole_sign | equal | porphyry house_system: str = "whole_sign" # whole_sign | equal | porphyry
stations: bool = False # licz stacje (LOG-03; wolniejsze — root-findy)
@app.post("/api/query", response_model=QueryResponse) @app.post("/api/query", response_model=QueryResponse)
@@ -50,13 +51,22 @@ def query(req: QueryRequest) -> QueryResponse:
@app.post("/chart/positions") @app.post("/chart/positions")
def chart_positions(req: PositionsRequest) -> dict: def chart_positions(req: PositionsRequest) -> dict:
"""Pełny horoskop: pozycje (LOG-01) + osie i domy (LOG-05), aktywnym silnikiem.""" """Pełny horoskop: pozycje (LOG-01) + osie i domy (LOG-05) + aspekty (LOG-06);
opcjonalnie stacje planet (LOG-03, stations=true)."""
from app.engine.chart import build_chart from app.engine.chart import build_chart
from app.engine.models import ChartMoment from app.engine.models import ChartMoment
engine = get_engine() engine = get_engine()
moment = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon) moment = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
return build_chart(engine, moment, req.house_system) chart = build_chart(engine, moment, req.house_system)
if req.stations:
from app.engine.stations import find_stations
for p in chart["positions"]:
st = find_stations(engine, moment, p["name"])
if st:
p["stations"] = st
return chart
@app.post("/chart/compare") @app.post("/chart/compare")
@@ -107,6 +117,101 @@ def chart_report(req: ReportRequest) -> dict:
return {"engine": engine.name, **report} return {"engine": engine.name, **report}
class ProfectionsRequest(BaseModel):
when_utc: datetime # moment urodzenia (UTC)
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
start_age: int = 0
count: int = 13 # domyślnie pełny cykl 12 lat + rok startowy
@app.post("/chart/profections")
def chart_profections(req: ProfectionsRequest) -> dict:
"""Profekcje roczne (LOG-10): wiek, profektowany Asc, Władca Roku (+MC/Su/Mo)."""
from app.engine import houses as H
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.profections import profection_rows
engine = get_engine()
natal = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
ramc, eps = engine.sidereal(natal)
points = {
"Asc": H.compute_asc(ramc, eps, natal.lat),
"MC": H.compute_mc(ramc, eps),
}
for p in engine.positions(natal, ["Sun", "Moon"]):
points[p.name] = p.longitude
rows = profection_rows(points, req.when_utc, req.start_age, req.count)
return {"engine": engine.name, "rows": rows}
class ReturnRequest(BaseModel):
when_utc: datetime # moment urodzenia (UTC)
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
kind: str = "solar" # solar | lunar
around: datetime | None = None # data, wokół której szukać powrotu
@app.post("/chart/return")
def chart_return(req: ReturnRequest) -> dict:
"""Solar/Lunar Return (LOG-12): moment powrotu + pełny horoskop na ten moment."""
from app.engine.chart import build_chart
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.returns import find_return
if req.kind not in ("solar", "lunar"):
raise HTTPException(status_code=422, detail="kind: solar albo lunar")
engine = get_engine()
natal = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
around = req.around or req.when_utc
hit = find_return(engine, req.kind, natal, around)
if hit is None:
raise HTTPException(status_code=404, detail="nie znaleziono powrotu w oknie skanu")
chart = build_chart(engine, ChartMoment(when_utc=hit, lat=req.lat, lon=req.lon))
return {"engine": engine.name, "kind": req.kind,
"return_utc": hit.isoformat(), **chart}
class TimelineRequest(BaseModel):
when_utc: datetime # moment urodzenia (UTC)
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
from_date: str # zakres: YYYY-MM-DD
to_date: str
techniques: list[str] | None = None # profection | solar_return | solar_arc
interpret: bool = False # dopnij interpretacje z bazy (1B->2B)
@app.post("/chart/timeline")
def chart_timeline(req: TimelineRequest) -> dict:
"""Zbiorcza oś czasu z technik (LOG-14): technique | significator | start | exact | end.
Z interpret=true dopina do zdarzeń interpretacje z warstwy danych (LOG-19, 1B->2B).
"""
from app.engine import houses as H
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.timeline import build_timeline
engine = get_engine()
natal = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
ramc, eps = engine.sidereal(natal)
points = {"Asc": H.compute_asc(ramc, eps, natal.lat), "MC": H.compute_mc(ramc, eps)}
for p in engine.positions(natal):
points[p.name] = p.longitude
events = build_timeline(engine, natal, points, req.from_date, req.to_date, req.techniques)
out = {"engine": engine.name, "from": req.from_date, "to": req.to_date}
if req.interpret:
from app.significators import interpret_events
try:
interpret_events(events, DataClient())
except httpx.HTTPError as e:
out["data_error"] = f"Warstwa danych niedostępna: {e}"
out.update(count=len(events), events=events)
return out
@app.get("/health") @app.get("/health")
def health() -> dict: def health() -> dict:
info = {"status": "ok", "layer": "logic"} info = {"status": "ok", "layer": "logic"}
+6 -1
View File
@@ -18,6 +18,8 @@ ASPECT_WEIGHT = {
"conjunction": 1.0, "opposition": 0.95, "square": 0.85, "conjunction": 1.0, "opposition": 0.95, "square": 0.85,
"trine": 0.85, "sextile": 0.65, "trine": 0.85, "sextile": 0.65,
} }
# aspekt aplikacyjny (A) jest silniejszy niż separacyjny (S) — notes3
APPLYING_BONUS = 1.15
def score_facet(facet: dict) -> float: def score_facet(facet: dict) -> float:
@@ -28,5 +30,8 @@ def score_facet(facet: dict) -> float:
orb = facet.get("orb") orb = facet.get("orb")
allowed = facet.get("allowed") or 10.0 allowed = facet.get("allowed") or 10.0
tight = max(0.0, 1.0 - orb / allowed) if orb is not None and allowed else 0.0 tight = max(0.0, 1.0 - orb / allowed) if orb is not None and allowed else 0.0
return round(base * weight * (1.0 + tight), 2) score = base * weight * (1.0 + tight)
if facet.get("applying"):
score *= APPLYING_BONUS
return round(score, 2)
return round(base, 2) return round(base, 2)
+54 -1
View File
@@ -20,6 +20,8 @@ from app.scoring import score_facet
PLANET_ABBR = { PLANET_ABBR = {
"Sun": "Su", "Moon": "Mo", "Mercury": "Me", "Venus": "Ve", "Mars": "Ma", "Sun": "Su", "Moon": "Mo", "Mercury": "Me", "Venus": "Ve", "Mars": "Ma",
"Jupiter": "Ju", "Saturn": "Sa", "Uranus": "Ur", "Neptune": "Ne", "Pluto": "Pl", "Jupiter": "Ju", "Saturn": "Sa", "Uranus": "Ur", "Neptune": "Ne", "Pluto": "Pl",
# punkty wirtualne — tokeny wg SIGNIFICATORS KEY ([NN, [SN, [Lilith)
"North Node": "NN", "South Node": "SN", "Lilith": "Lilith",
} }
SIGN_TO_ABBR = dict(zip(SIGNS, SIGN_ABBR)) SIGN_TO_ABBR = dict(zip(SIGNS, SIGN_ABBR))
@@ -167,10 +169,12 @@ def build_report(
asp_samples = _facet_samples(rows, [asp_tok, other_tok]) asp_samples = _facet_samples(rows, [asp_tok, other_tok])
if not asp_samples: # pokazujemy tylko aspekty z trafieniami if not asp_samples: # pokazujemy tylko aspekty z trafieniami
continue continue
as_suffix = f" ({asp['as']})" if asp.get("as") else ""
facets.append({ facets.append({
"type": "aspect", "label": f"{ASP_NAME[asp['aspect']]} z {other}", "type": "aspect", "label": f"{ASP_NAME[asp['aspect']]} z {other}{as_suffix}",
"token": f"{asp_tok} + {other_tok}", "token": f"{asp_tok} + {other_tok}",
"aspect": asp["aspect"], "orb": asp.get("orb"), "allowed": asp.get("allowed"), "aspect": asp["aspect"], "orb": asp.get("orb"), "allowed": asp.get("allowed"),
"applying": asp.get("applying"),
"count": len(asp_samples), "samples": asp_samples, "count": len(asp_samples), "samples": asp_samples,
}) })
@@ -191,3 +195,52 @@ def build_report(
"facets": facets, "facets": facets,
}) })
return {"provider": provider, "objects": items} return {"provider": provider, "objects": items}
def _event_tokens(event: dict) -> list[str]:
"""Tokeny bazy dla zdarzenia osi czasu (spięcie 1B→2B). Pierwszy = planeta."""
from app.engine.aspects import DB_TOKEN
if event.get("technique") == "solar_arc":
p = PLANET_ABBR.get(event.get("directed"))
a = DB_TOKEN.get(event.get("aspect"))
q = PLANET_ABBR.get(event.get("target")) # None dla Asc/MC (nie ma tokenu)
toks = []
if p:
toks.append("[" + p)
if a:
toks.append(a)
if q:
toks.append("[" + q)
return toks if p else []
if event.get("technique") == "profection":
lord = PLANET_ABBR.get(event.get("lord"))
sign = SIGN_TO_ABBR.get(event.get("sign"))
toks = []
if lord:
toks.append("[" + lord)
if sign:
toks.append("[" + sign)
return toks if lord else []
return []
def interpret_events(events: list[dict], data: DataSource, limit: int = 4,
per_object_limit: int = 5000) -> list[dict]:
"""Dopina interpretacje z bazy do zdarzeń osi czasu (predykcyjne 1B → 2B).
Wyszukuje po tokenie planety zdarzenia i zawęża do wszystkich tokenów
(aspekt/druga planeta lub znak), z odsiewaniem szumu i duplikatów.
"""
for ev in events:
tokens = _event_tokens(ev)
if not tokens:
continue
raw = data.search(
key="significator", value=tokens[0], exact=False, limit=per_object_limit,
fields=["significator", "actioneffect", "topicresult", "bodypart"],
)
samples = _facet_samples(raw.get("rows", []), tokens)
ev["interpretations"] = samples[:limit]
ev["interpretations_count"] = len(samples)
return events
+55
View File
@@ -33,3 +33,58 @@ def test_luminary_bonus_widens_orb():
def test_one_aspect_per_pair(): def test_one_aspect_per_pair():
pos = [{"name": "Sun", "decimal": 0.0}, {"name": "Moon", "decimal": 2.0}] pos = [{"name": "Sun", "decimal": 0.0}, {"name": "Moon", "decimal": 2.0}]
assert len(find_aspects(pos)) == 1 assert len(find_aspects(pos)) == 1
def test_applying_when_faster_body_catches_up():
# Księżyc 5° za Słońcem, szybszy -> koniunkcja aplikacyjna
pos = [
{"name": "Sun", "decimal": 40.0, "speed": 0.96},
{"name": "Moon", "decimal": 35.0, "speed": 13.0},
]
a = find_aspects(pos)[0]
assert a["applying"] is True and a["as"] == "A"
def test_separating_when_moving_apart():
# Księżyc 5° przed Słońcem i szybszy -> koniunkcja separacyjna
pos = [
{"name": "Sun", "decimal": 40.0, "speed": 0.96},
{"name": "Moon", "decimal": 45.0, "speed": 13.0},
]
a = find_aspects(pos)[0]
assert a["applying"] is False and a["as"] == "S"
def test_no_as_flag_without_speeds():
pos = [{"name": "Sun", "decimal": 0.0}, {"name": "Moon", "decimal": 2.0}]
assert "as" not in find_aspects(pos)[0]
# Referencja A/S z notes3 (astro-seek) dla horoskopu 30.04.1984 07:35 UT, Warszawa.
REFERENCE_AS = {
("Sun", "Moon", "conjunction"): "A",
("Sun", "Jupiter", "trine"): "A",
("Sun", "Saturn", "opposition"): "A",
("Sun", "Neptune", "trine"): "S",
("Sun", "Pluto", "opposition"): "S",
("Moon", "Mercury", "conjunction"): "S",
("Moon", "Venus", "conjunction"): "S",
("Moon", "Neptune", "trine"): "A",
("Moon", "Pluto", "opposition"): "S",
("Mercury", "Venus", "conjunction"): "S",
("Mercury", "Neptune", "trine"): "S",
("Mercury", "Pluto", "opposition"): "S",
("Venus", "Neptune", "trine"): "A",
("Venus", "Pluto", "opposition"): "A",
("Jupiter", "Saturn", "sextile"): "A",
("Neptune", "Pluto", "sextile"): "S",
}
def test_applying_separating_matches_astroseek_reference(own_engine, reference_moment):
from app.engine.chart import build_chart
chart = build_chart(own_engine, reference_moment)
got = {(a["obj1"], a["obj2"], a["aspect"]): a.get("as") for a in chart["aspects"]}
mismatches = {k: (got.get(k), v) for k, v in REFERENCE_AS.items() if got.get(k) != v}
assert not mismatches, f"rozbieżności A/S vs astro-seek: {mismatches}"
+50
View File
@@ -0,0 +1,50 @@
"""Testy punktów wirtualnych (LOG-02): mean Node, mean Lilith.
Referencje dla 30.04.1984 07:35 UT:
- astro-seek (notes3): North Node (M) = Gem 8°09'24" = 68.1567°
- wyrocznia swisseph (MEAN_NODE / MEAN_APOG, tryb Moshiera):
NN = 68.1569°, Lilith = 345.6840°
"""
import pytest
from app.engine.formats import norm360
def _delta_arcmin(a: float, b: float) -> float:
return abs(((a - b + 180.0) % 360.0) - 180.0) * 60.0
@pytest.fixture(scope="module")
def by_name(own_engine, reference_moment):
return {p.name: p for p in own_engine.positions(reference_moment)}
def test_mean_node_matches_references(by_name):
nn = by_name["North Node"]
assert _delta_arcmin(nn.longitude, 68.1567) < 2.0 # astro-seek
assert _delta_arcmin(nn.longitude, 68.1569) < 2.0 # swisseph
assert nn.sign == "Gemini"
def test_nodes_always_retrograde_and_opposed(by_name):
nn, sn = by_name["North Node"], by_name["South Node"]
assert nn.retrograde and sn.retrograde # mean node zawsze Rx
assert _delta_arcmin(sn.longitude, norm360(nn.longitude + 180.0)) < 0.01
assert abs(nn.speed - sn.speed) < 1e-9 # ta sama prędkość
def test_mean_lilith_matches_swisseph(by_name):
li = by_name["Lilith"]
assert _delta_arcmin(li.longitude, 345.6840) < 3.0 # wyrocznia swisseph
assert li.sign == "Pisces"
assert li.speed > 0 and not li.retrograde # mean Lilith zawsze direct
def test_points_join_houses_and_chart(own_engine, reference_moment):
from app.engine.chart import build_chart
chart = build_chart(own_engine, reference_moment)
by = {p["name"]: p for p in chart["positions"]}
# NN w Gem -> 12. dom Whole Sign (Asc w Raku); zgodnie z tabelą astro-seek w notes3
assert by["North Node"]["house"] == 12
assert by["Lilith"]["house"] == 9 # Pis -> 9. dom
+46
View File
@@ -0,0 +1,46 @@
"""Profekcje (LOG-10) — walidacja względem tabeli astro-seek z notes3."""
import datetime as dt
from app.engine.profections import DOMICILE_RULERS, age_at, profected_sign, profection_rows
BIRTH = dt.datetime(1984, 4, 30, 7, 35, tzinfo=dt.timezone.utc)
NATAL = {"Asc": 112.18, "MC": 352.59, "Sun": 40.14, "Moon": 30.55}
# wiek -> (profektowany Asc, Władca Roku) — tabela referencyjna notes3
REFERENCE = {
0: ("Cancer", "Moon"), 1: ("Leo", "Sun"), 2: ("Virgo", "Mercury"),
3: ("Libra", "Venus"), 4: ("Scorpio", "Mars"), 5: ("Sagittarius", "Jupiter"),
6: ("Capricorn", "Saturn"), 7: ("Aquarius", "Saturn"), 8: ("Pisces", "Jupiter"),
9: ("Aries", "Mars"), 10: ("Taurus", "Venus"), 11: ("Gemini", "Mercury"),
12: ("Cancer", "Moon"), 40: ("Scorpio", "Mars"), 41: ("Sagittarius", "Jupiter"),
42: ("Capricorn", "Saturn"),
}
def test_profections_match_astroseek_table():
rows = {r["age"]: r for r in profection_rows(NATAL, BIRTH, 0, 43)}
for age, (asc, lord) in REFERENCE.items():
assert rows[age]["profected_asc"] == asc, f"wiek {age}"
assert rows[age]["lord_of_year"] == lord, f"wiek {age}"
def test_profected_secondary_points_match_reference():
rows = {r["age"]: r for r in profection_rows(NATAL, BIRTH, 0, 3)}
# notes3: wiek 0 -> MC Pis, Sun Tau, Moon Tau; wiek 1 -> MC Ari, Sun Gem
assert rows[0]["MC"] == "Pisces" and rows[0]["Sun"] == "Taurus"
assert rows[1]["MC"] == "Aries" and rows[1]["Sun"] == "Gemini"
def test_from_dates_are_birthdays():
rows = profection_rows(NATAL, BIRTH, 40, 3)
assert [r["from"] for r in rows] == ["2024-04-30", "2025-04-30", "2026-04-30"]
def test_age_at_boundaries():
assert age_at(BIRTH, dt.datetime(2026, 4, 29, tzinfo=dt.timezone.utc)) == 41
assert age_at(BIRTH, dt.datetime(2026, 4, 30, tzinfo=dt.timezone.utc)) == 42
def test_rulers_cover_all_signs():
assert len(DOMICILE_RULERS) == 12
assert profected_sign(112.18, 12) == "Cancer" # pełny cykl wraca
+40
View File
@@ -0,0 +1,40 @@
"""Solar / Lunar Return (LOG-12) — samospójność i sensowność dat."""
import datetime as dt
import pytest
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.returns import find_return
def _lon(engine, body, when):
return engine.positions(ChartMoment(when_utc=when), [body])[0].longitude
def _delta_arcmin(a, b):
return abs(((a - b + 180.0) % 360.0) - 180.0) * 60.0
def test_solar_return_hits_natal_sun(own_engine, reference_moment):
natal_sun = _lon(own_engine, "Sun", reference_moment.when_utc)
# solariusz na 42. urodziny (2026)
hit = find_return(own_engine, "solar", reference_moment,
dt.datetime(2026, 4, 30, tzinfo=dt.timezone.utc))
assert hit is not None
assert _delta_arcmin(_lon(own_engine, "Sun", hit), natal_sun) < 0.5
assert hit.month == 4 and hit.year == 2026 # w okolicy urodzin
def test_lunar_return_hits_natal_moon(own_engine, reference_moment):
natal_moon = _lon(own_engine, "Moon", reference_moment.when_utc)
hit = find_return(own_engine, "lunar", reference_moment,
dt.datetime(1984, 5, 27, tzinfo=dt.timezone.utc))
assert hit is not None
assert _delta_arcmin(_lon(own_engine, "Moon", hit), natal_moon) < 2.0
def test_solar_return_near_birth_is_close_to_birth(own_engine, reference_moment):
# powrót szukany wokół samych urodzin = ~moment urodzenia
hit = find_return(own_engine, "solar", reference_moment, reference_moment.when_utc)
assert hit is not None
assert abs(hit - reference_moment.when_utc) < dt.timedelta(days=1)
+55
View File
@@ -0,0 +1,55 @@
"""Testy wykrywania stacji (LOG-03).
Fakt historyczny: Mars w horoskopie referencyjnym (30.04.1984) jest w środku
retrogradacji — stacja SR ~5.04.1984 (ok. 25 dni wstecz), stacja SD ~19.06.1984
(ok. 50 dni w przód). Testy sprawdzają strukturę, klasyfikację SD/SR, przedziały
dat i samospójność (prędkość w znalezionym momencie ~0).
"""
import datetime as dt
import pytest
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.stations import STATION_SOON_DAYS, find_stations
@pytest.fixture(scope="module")
def mars_stations(own_engine, reference_moment):
return find_stations(own_engine, reference_moment, "Mars")
def test_no_stations_for_sun_moon_and_points(own_engine, reference_moment):
for name in ("Sun", "Moon", "North Node", "South Node", "Lilith"):
assert find_stations(own_engine, reference_moment, name) is None
def test_mars_prev_is_sr_next_is_sd(mars_stations):
assert mars_stations["prev"]["type"] == "SR" # wszedł w retrogradację
assert mars_stations["next"]["type"] == "SD" # wróci do ruchu prostego
def test_mars_station_windows_match_history(mars_stations):
# SR ~5.04.1984 -> ok. -25 dni; SD ~19/20.06.1984 -> ok. +50 dni
assert -35 < mars_stations["prev"]["days"] < -15
assert 40 < mars_stations["next"]["days"] < 60
assert mars_stations["prev"]["date"].startswith("1984-04")
assert mars_stations["next"]["date"].startswith("1984-06")
def test_station_speed_is_near_zero(own_engine, reference_moment, mars_stations):
"""Samospójność: w znalezionym momencie stacji prędkość Marsa ~0."""
for key in ("prev", "next"):
when = dt.datetime.strptime(mars_stations[key]["date"], "%Y-%m-%d %H:%M").replace(
tzinfo=dt.timezone.utc
)
m = ChartMoment(when_utc=when, lat=reference_moment.lat, lon=reference_moment.lon)
speed = own_engine.positions(m, ["Mars"])[0].speed
assert abs(speed) < 0.01, f"{key}: speed={speed}"
def test_station_soon_flag_consistent(mars_stations):
expected = any(
abs(mars_stations[k]["days"]) < STATION_SOON_DAYS
for k in ("prev", "next") if k in mars_stations
)
assert mars_stations["station_soon"] == expected
+71
View File
@@ -0,0 +1,71 @@
"""Zbiorcza oś czasu z technik (LOG-14)."""
import datetime as dt
from app.engine.timeline import (
NAIBOD_KEY,
build_timeline,
profection_events,
solar_arc_directions,
)
BIRTH = dt.datetime(1984, 4, 30, 7, 35, tzinfo=dt.timezone.utc)
# natalne długości (z horoskopu referencyjnego)
NATAL = {
"Asc": 112.18, "MC": 352.59, "Sun": 40.14, "Moon": 30.55, "Mercury": 27.38,
"Venus": 27.68, "Mars": 234.54, "Jupiter": 282.96, "Saturn": 223.31,
"Uranus": 252.81, "Neptune": 271.22, "Pluto": 210.48,
}
def _win(y0, y1):
return (dt.datetime(y0, 1, 1, tzinfo=dt.timezone.utc),
dt.datetime(y1, 12, 31, tzinfo=dt.timezone.utc))
def test_profection_events_in_window():
lo, hi = _win(2024, 2026)
rows = profection_events(NATAL["Asc"], BIRTH, lo, hi)
# rok profekcyjny wiek 42 zaczyna się 30.04.2026 -> Asc Capricorn
ages = [r["significator"] for r in rows]
assert any("Asc Capricorn" in a and "wiek 42" in a for a in ages)
def test_solar_arc_exact_matches_arc_over_key():
lo, hi = _win(2020, 2030)
rows = solar_arc_directions(NATAL, BIRTH, lo, hi, key=NAIBOD_KEY)
assert rows, "brak dyrekcji w oknie"
# dla każdej dyrekcji: łuk = (wiek * klucz), a data = urodziny + wiek -> spójne
for r in rows[:5]:
exact = dt.date.fromisoformat(r["exact"])
age_years = (dt.datetime(exact.year, exact.month, exact.day, tzinfo=dt.timezone.utc)
- BIRTH).days / 365.2422
assert 36 <= age_years <= 47 # okno 2020-2030 = wiek ~36-46
assert r["technique"] == "solar_arc" and "dyr." in r["significator"]
def test_directed_sun_conjunct_natal_mc_date():
# Sun natal 40.14 -> MC natal 352.59: łuk koniunkcji = (352.59-40.14)%360 = 312.45
# to > lifespan przy Naibod (~317 lat) -> NIE powinno być w oknie życia
lo, hi = _win(1984, 2084)
rows = solar_arc_directions(NATAL, BIRTH, lo, hi)
sun_mc = [r for r in rows if r["significator"] == "dyr. Sun koniunkcja MC"]
assert not sun_mc # łuk 312° = poza życiem
def test_build_timeline_sorted_and_merged():
events = build_timeline(_FakeEngine(), _FakeNatal(), NATAL,
"2025-01-01", "2027-01-01",
techniques=["profection", "solar_arc"])
assert events
dates = [e["exact"] for e in events]
assert dates == sorted(dates) # posortowane po dacie dokładnej
techs = {e["technique"] for e in events}
assert "profection" in techs and "solar_arc" in techs
class _FakeNatal:
when_utc = BIRTH
class _FakeEngine:
"""Silnik-atrapa — build_timeline z solar_return by go użył, tu go pomijamy."""
@@ -0,0 +1,46 @@
"""Spięcie osi czasu z bazą interpretacji (LOG-14 → 1B→2B)."""
from app.significators import _event_tokens, interpret_events
class FakeData:
def __init__(self, rows_by_value):
self.rows_by_value = rows_by_value
def search(self, key, value, exact, limit, fields=None):
rows = self.rows_by_value.get(value, [])
return {"provider": "fake", "total": len(rows), "rows": rows}
def test_event_tokens_solar_arc():
ev = {"technique": "solar_arc", "directed": "Venus", "aspect": "conjunction", "target": "North Node"}
assert _event_tokens(ev) == ["[Ve", "[conj", "[NN"]
def test_event_tokens_solar_arc_to_angle_has_no_target_token():
ev = {"technique": "solar_arc", "directed": "Sun", "aspect": "square", "target": "MC"}
assert _event_tokens(ev) == ["[Su", "[sq"] # MC nie ma tokenu planety
def test_event_tokens_profection():
ev = {"technique": "profection", "lord": "Saturn", "sign": "Capricorn"}
assert _event_tokens(ev) == ["[Sa", "[Cap"]
def test_solar_return_has_no_tokens():
assert _event_tokens({"technique": "solar_return"}) == []
def test_interpret_attaches_matches_with_all_tokens():
events = [
{"technique": "solar_arc", "directed": "Venus", "aspect": "conjunction", "target": "North Node"},
{"technique": "solar_return"},
]
data = FakeData({"[Ve": [
{"significator": "[Ve [conj [NN", "actioneffect": "spotkanie losowe"}, # wszystkie tokeny
{"significator": "[Ve [conj [Mo", "actioneffect": "inny"}, # brak [NN
{"significator": "[Ve [conj [NN", "actioneffect": "spotkanie losowe"}, # duplikat
]})
interpret_events(events, data)
assert events[0]["interpretations_count"] == 1 # duplikat odsiany, tylko z [NN
assert events[0]["interpretations"][0]["expanded"] == "Venus conjunction North Node"
assert "interpretations" not in events[1] # solar_return pominięty
@@ -30,6 +30,7 @@ class LogicClient:
lon: float, lon: float,
objects: list[str] | None = None, objects: list[str] | None = None,
house_system: str = "whole_sign", house_system: str = "whole_sign",
stations: bool = False,
) -> dict[str, Any]: ) -> dict[str, Any]:
"""Pełny horoskop dla danego momentu — woła logic /chart/positions.""" """Pełny horoskop dla danego momentu — woła logic /chart/positions."""
payload = { payload = {
@@ -38,8 +39,10 @@ class LogicClient:
"lon": lon, "lon": lon,
"objects": objects, "objects": objects,
"house_system": house_system, "house_system": house_system,
"stations": stations,
} }
with httpx.Client(timeout=settings.http_timeout) as client: # stacje wymagają root-findów — dłuższy timeout
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0) if stations else settings.http_timeout) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/positions", json=payload) r = client.post(f"{self.base_url}/chart/positions", json=payload)
r.raise_for_status() r.raise_for_status()
return r.json() return r.json()
@@ -53,3 +56,17 @@ class LogicClient:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/report", json=payload) r = client.post(f"{self.base_url}/chart/report", json=payload)
r.raise_for_status() r.raise_for_status()
return r.json() return r.json()
def timeline(
self, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float,
from_date: str, to_date: str, interpret: bool = True,
) -> dict[str, Any]:
"""Oś czasu z technik (+interpretacje z bazy) — woła logic /chart/timeline."""
payload = {
"when_utc": when_utc_iso, "lat": lat, "lon": lon,
"from_date": from_date, "to_date": to_date, "interpret": interpret,
}
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/timeline", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
+38 -2
View File
@@ -60,15 +60,17 @@ def chart_compute(
lat: float = Form(0.0), lat: float = Form(0.0),
lon: float = Form(0.0), lon: float = Form(0.0),
house_system: str = Form("whole_sign"), house_system: str = Form("whole_sign"),
stations: bool = Form(False),
): ):
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset, form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset,
"lat": lat, "lon": lon, "house_system": house_system} "lat": lat, "lon": lon, "house_system": house_system, "stations": stations}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None} ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
try: try:
iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset) iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
ctx["moment"] = label ctx["moment"] = label
ctx["result"] = logic.positions( ctx["result"] = logic.positions(
when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, house_system=house_system when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
house_system=house_system, stations=stations,
) )
except (httpx.HTTPError,) as e: except (httpx.HTTPError,) as e:
ctx["error"] = _logic_error(e) ctx["error"] = _logic_error(e)
@@ -130,6 +132,40 @@ def interpret_run(
return templates.TemplateResponse(request, "interpret.html", ctx) return templates.TemplateResponse(request, "interpret.html", ctx)
# ---------------- Kalendarz (oś czasu z technik + interpretacje) ----------------
@app.get("/timeline", response_class=HTMLResponse)
def timeline_form(request: Request):
return templates.TemplateResponse(request, "timeline.html", {"result": None, "form": {}})
@app.post("/timeline", response_class=HTMLResponse)
def timeline_run(
request: Request,
date: str = Form(...),
time: str = Form(...),
tz_offset: float = Form(0.0),
lat: float = Form(0.0),
lon: float = Form(0.0),
from_date: str = Form(...),
to_date: str = Form(...),
):
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset, "lat": lat, "lon": lon,
"from_date": from_date, "to_date": to_date}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
try:
iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
ctx["moment"] = label
ctx["result"] = logic.timeline(
when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
from_date=from_date, to_date=to_date, interpret=True,
)
except httpx.HTTPError as e:
ctx["error"] = _logic_error(e)
except ValueError as e:
ctx["error"] = f"Niepoprawne dane wejściowe: {e}"
return templates.TemplateResponse(request, "timeline.html", ctx)
@app.get("/health") @app.get("/health")
def health() -> dict: def health() -> dict:
return {"status": "ok", "layer": "presentation"} return {"status": "ok", "layer": "presentation"}
@@ -13,6 +13,7 @@
<nav> <nav>
<a href="/" class="{% block nav_chart %}{% endblock %}">Horoskop</a> <a href="/" class="{% block nav_chart %}{% endblock %}">Horoskop</a>
<a href="/interpret" class="{% block nav_interp %}{% endblock %}">Interpretacje</a> <a href="/interpret" class="{% block nav_interp %}{% endblock %}">Interpretacje</a>
<a href="/timeline" class="{% block nav_timeline %}{% endblock %}">Kalendarz</a>
<a href="/significators" class="{% block nav_sig %}{% endblock %}">Sygnifikatory</a> <a href="/significators" class="{% block nav_sig %}{% endblock %}">Sygnifikatory</a>
</nav> </nav>
</header> </header>
+23 -2
View File
@@ -33,6 +33,10 @@
</select> </select>
</label> </label>
</div> </div>
<div class="opts">
<label><input type="checkbox" name="stations" value="true" {{ 'checked' if form.stations else '' }}>
licz stacje planet (wolniejsze)</label>
</div>
<div class="actions"> <div class="actions">
<button type="button" id="nowBtn" class="ghost">Tu i teraz</button> <button type="button" id="nowBtn" class="ghost">Tu i teraz</button>
<button type="submit">Policz horoskop</button> <button type="submit">Policz horoskop</button>
@@ -84,13 +88,30 @@
</tbody> </tbody>
</table> </table>
{% set with_stations = result.positions | selectattr('stations', 'defined') | list %}
{% if with_stations %}
<div class="meta">Stacje planet (poprzednia / następna; <span class="badge">blisko</span> = mniej niż 7 dni)</div>
<table class="angles">
<thead><tr><th>Planeta</th><th>Poprzednia</th><th>Następna</th></tr></thead>
<tbody>
{% for p in with_stations %}
<tr>
<td>{{ p.name }}{% if p.stations.station_soon %} <span class="badge">blisko</span>{% endif %}</td>
<td class="mono">{% if p.stations.prev %}{{ p.stations.prev.type }} · {{ p.stations.prev.date }} · {{ p.stations.prev.degree }} ({{ p.stations.prev.days }} d){% else %}—{% endif %}</td>
<td class="mono">{% if p.stations.next %}{{ p.stations.next.type }} · {{ p.stations.next.date }} · {{ p.stations.next.degree }} (+{{ p.stations.next.days }} d){% else %}—{% endif %}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% endif %}
{% if result.aspects %} {% if result.aspects %}
<div class="meta">Aspekty główne ({{ result.aspects | length }})</div> <div class="meta">Aspekty główne ({{ result.aspects | length }})</div>
<table class="angles"> <table class="angles">
<thead><tr><th>Obiekt 1</th><th>Aspekt</th><th>Obiekt 2</th><th>Orb</th></tr></thead> <thead><tr><th>Obiekt 1</th><th>Aspekt</th><th>Obiekt 2</th><th>Orb</th><th title="A = aplikacyjny (dokładność nastąpi), S = separacyjny (już minęła)">A/S</th></tr></thead>
<tbody> <tbody>
{% for a in result.aspects %} {% for a in result.aspects %}
<tr><td>{{ a.obj1 }}</td><td>{{ a.aspect }}</td><td>{{ a.obj2 }}</td><td class="mono">{{ '%.2f'|format(a.orb) }}°</td></tr> <tr><td>{{ a.obj1 }}</td><td>{{ a.aspect }}</td><td>{{ a.obj2 }}</td><td class="mono">{{ '%.2f'|format(a.orb) }}°</td><td>{{ a['as'] if a['as'] is defined else '—' }}</td></tr>
{% endfor %} {% endfor %}
</tbody> </tbody>
</table> </table>
@@ -0,0 +1,77 @@
{% extends "base.html" %}
{% block title %}Kalendarz{% endblock %}
{% block nav_timeline %}active{% endblock %}
{% block content %}
<p class="sub">Zbiorcza oś czasu technik predykcyjnych (profekcje, solariusze, dyrekcje solar-arc) z interpretacjami z bazy dla dat.</p>
<form method="post" action="/timeline">
<div class="grid">
<label>Data urodzenia
<input type="date" name="date" value="{{ form.date or '' }}" required>
</label>
<label>Godzina (lokalna)
<input type="time" name="time" value="{{ form.time or '' }}" required>
</label>
<label>Strefa (offset h)
<input type="number" name="tz_offset" step="0.25" value="{{ form.tz_offset if form.tz_offset is not none else 0 }}">
</label>
<label>Szerokość (lat)
<input type="number" name="lat" step="0.0001" value="{{ form.lat if form.lat is not none else 0 }}">
</label>
<label>Długość (lon)
<input type="number" name="lon" step="0.0001" value="{{ form.lon if form.lon is not none else 0 }}">
</label>
</div>
<div class="grid">
<label>Zakres od
<input type="date" name="from_date" value="{{ form.from_date or '' }}" required>
</label>
<label>Zakres do
<input type="date" name="to_date" value="{{ form.to_date or '' }}" required>
</label>
</div>
<div class="actions">
<button type="button" id="nowBtn" class="ghost">Tu i teraz</button>
<button type="submit">Pokaż kalendarz</button>
<span id="geoNote" class="muted small"></span>
</div>
</form>
{% if error %}<div class="error">{{ error }}</div>{% endif %}
{% if result %}
{% if result.data_error %}<div class="error">{{ result.data_error }}</div>{% endif %}
<div class="meta">
Silnik: <strong>{{ result.engine }}</strong> ·
zdarzeń: {{ result.count }} · zakres {{ result.from }} → {{ result.to }}
</div>
{% for e in result.events %}
<div class="sig-item">
<div class="sig-head">
<span class="badge">{{ e.exact }}</span>
<span class="badge">{{ e.technique }}</span>
<strong>{{ e.significator }}</strong>
<span class="muted small">(okno {{ e.start }} → {{ e.end }})</span>
</div>
{% if e.interpretations %}
<table class="samples">
<tbody>
{% for s in e.interpretations %}
<tr><td class="sig nowrap" title="{{ s.significator }}">{{ s.expanded }}</td><td>{{ s.effect }}</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% if e.interpretations_count > e.interpretations | length %}
<div class="muted small">…i {{ e.interpretations_count - (e.interpretations | length) }} więcej</div>
{% endif %}
{% elif e.technique != 'solar_return' %}
<div class="muted small">brak dopasowań w bazie</div>
{% endif %}
</div>
{% endfor %}
{% endif %}
<script src="/static/now.js"></script>
{% endblock %}