gitea
04b26afa6d
Pierwszy krok ustalonej kolejnosci: prompt z podgladem, uzyteczny od razu BEZ integracji API (ta przyjdzie w LOG-31). LOG-29 — app/prompt.py: - profil natal (ekran Interpretacje) i period (ekran Kalendarz), - prompt po polsku: zadanie -> dane horoskopu (pozycje, osie, Lots, aspekty, sekta, zodiak) -> wskazania z baz wg wagi -> instrukcje -> zastrzezenie, - twarde reguly: kazda teza musi cytowac konkretny sygnifikator, zakaz wychodzenia poza dostarczone dane, jawne wskazanie sprzecznosci, - deterministyczny: ten sam horoskop + budzet = ten sam prompt. LOG-30 — redukcja do budzetu (concise/medium/extensive): dedup -> grupowanie z licznikiem -> sortowanie wg punktacji sily (LOG-21) -> obciecie ogona (jednostka = CALE wskazanie) -> skracanie dlugich opisow. Statystyki zwracaja ile weszlo/pominieto i jaki byl prog — takze w tresci promptu, zeby model wiedzial, ze widzi wybor. POST /chart/prompt — zwraca sam prompt + statystyki, bez wolania modelu. Prezentacja: przycisk „Generuj prompt (AI)" na obu ekranach, wybor budzetu, pole z promptem + kopiowanie (z fallbackiem dla http bez secure context). WAZNE (znalezione przy tescie e2e): padnieta warstwa danych zabiera tylko wskazania — horoskop i OS CZASU zostaja, bo sa czysto obliczeniowe. Wczesniej blad bazy gubil cala osie czasu, czyniac prognoze okresowa bezuzyteczna. Zabezpieczone testem. Testy: 19 nowych, calosc 118 passed / 1 skipped. Zweryfikowane e2e w przegladarce: profil natal (3340 znakow) i period (15 zdarzen, 4728 znakow). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Warstwa logiczna (logic)
Niezależna usługa pośrednicząca. W górę udostępnia API dla prezentacji, w dół woła warstwę bazodanową. Tu żyją reguły biznesowe — nie w prezentacji i nie w bazie.
API
POST /api/query→QueryRequest→QueryResponsePOST /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). Zwraca też sektę i 7 Lots hermetycznych z domami (LOG-08). 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/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/firdaria→{when_utc, lat, lon}→ Firdaria: sekta (dzień/noc), okresy główne i podokresy time-lordów (LOG-11)POST /chart/timeline→{when_utc, lat, lon, from_date, to_date, techniques?}→ zbiorcza oś czasu: profekcje + Solar Return + dyrekcje solar-arc + Firdaria, 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)GET /health(sprawdza też warstwę bazodanową)
Silnik efemeryd (LOG-24, „wymienny silnik liczący")
W app/engine/ żyje pluggable silnik za interfejsem EphemerisEngine:
SkyfieldEngine— własny, permisywny (Skyfield MIT + dane JPL public domain). Domyślny.RemoteEngine— klient OSOBNEJ, izolowanej usługiengine-swisseph(AGPL), używany tylko w trybie porównawczym.
Wybór: EPHEMERIS_ENGINE=own|swisseph. Silnik B włącza się przez ENGINE_SWISSEPH_URL.
Walidacja (LOG-25/28): app/engine/compare.py zestawia oba silniki z progiem tolerancji;
ten sam kontrakt parzystości obowiązuje każdy silnik. Nasz SkyfieldEngine zgadza się
ze Swiss Ephemeris co do ~1″ na horoskopie referencyjnym (patrz tests/).
pip install -r requirements-dev.txt
PYTHONPATH=. pytest tests -q # silnik B pomijany, jeśli ENGINE_SWISSEPH_URL nieustawiony
Zależności w dół
Zna wyłącznie DATA_URL (adres warstwy bazodanowej) i jej kontrakt /search.
Nie wie, czy pod spodem jest Excel czy SQL.
Uruchomienie
pip install -r requirements.txt
export DATA_URL=http://localhost:8002
uvicorn app.main:app --port 8001
Gdzie rozbudowywać domenę
service.py → QueryService.handle(): walidacja wejścia, tłumaczenie zapytania,
obliczenia i wzbogacanie wyników.