命理与人格分析数据资源整理

整理日期：2026-05-18

本文档只整理“可作为 AI 分析参考的数据 / 算法库 / 知识源”，不包含可直接安装的 agent skill。
这些资源适合用于 RAG 知识库、结构化规则库、提示词参考、模型评估或训练数据预处理。

类型说明

类型	作用	是否直接会分析
数据集	提供牌义、案例、文本、标签、训练样本	否，需要自行设计分析逻辑
算法库	计算八字、星盘、相位、测评分数等确定性结果	部分会算，解释通常交给 AI
RAG 知识库	把数据整理后供 AI 检索引用	依赖检索和提示词设计
Skill	教 AI 按什么流程分析	是，偏工作流；不在本文重点范围内

推荐使用路线

1. 塔罗：用结构化牌义数据做知识库，再叠加牌阵规则。
2. 八字：优先使用确定性排盘算法库，AI 只负责解释排盘结果。
3. 星座 / 西洋占星：用算法库计算星盘、宫位、相位，再让 AI 解读。
4. MBTI：优先用测评题库或开放人格模型打分；文本推断类数据只能作为弱参考。

塔罗数据

Blacik/tarot-card-meanings-78

• 链接：https://huggingface.co/datasets/Blacik/tarot-card-meanings-78
• 内容：78 张塔罗牌的结构化牌义数据。
• 常见字段：牌名、正位含义、逆位含义、爱情、事业、yes/no、星座或行星对应等。
• 适合用途：
  • 塔罗 RAG 知识库。
  • 牌义检索。
  • 牌阵解读提示词。
  • 将牌义转成 JSON / SQLite / 向量库。
• 使用建议：
  • 保留原始字段，不要直接混成一段长文本。
  • 可按“大阿尔卡那 / 小阿尔卡那 / 权杖 / 圣杯 / 宝剑 / 星币”建立分类索引。
  • 解读时把“牌义”和“牌阵位置”分开处理，避免 AI 混淆。

jakeveo05/divination-combined

• 链接：https://huggingface.co/datasets/jakeveo05/divination-combined
• 内容：综合占卜数据，包含星座运势、神秘学文本、塔罗解读、八字、塔罗牌义等。
• 规模：约 41,034 条。
• 适合用途：
  • 多领域命理分析语料参考。
  • 塔罗 / 星座 / 八字风格模板。
  • 做分类、标签体系、提示词样例。
• 注意事项：
  • 包含生成式文本，质量需要抽样检查。
  • 不建议不清洗就直接用于微调。
  • 更适合先做 RAG 或提示词参考。

八字 / 命理数据与算法

GitHub bazi topic

• 链接：https://github.com/topics/bazi
• 内容：GitHub 上与八字相关的开源项目集合。
• 适合用途：
  • 查找八字排盘算法。
  • 查找干支、节气、十神、五行、大运、流年的计算逻辑。
  • 对比不同项目对真太阳时、节气切换、日柱计算的处理差异。
• 使用建议：
  • 八字分析应先用程序产出稳定排盘结果，再交给 AI 做解释。
  • 不建议让 AI 直接从出生时间“脑算”八字，容易出现基础盘错误。

wolke/bazi-mingli

• 链接：https://github.com/wolke/bazi-mingli
• 类型：八字 / 命理相关 skill 与规则资料项目。
• 适合用途：
  • 参考八字分析流程。
  • 提取五行、十神、日主强弱、用神、大运流年等解释框架。
  • 拆成自己的提示词模板或知识库。
• 使用建议：
  • 可作为“分析框架参考”，但实际排盘仍建议接入稳定算法库。
  • 如果用于商业产品，要单独检查许可证和内容来源。

jakeveo05/tcm-divination-training

• 链接：https://huggingface.co/datasets/jakeveo05/tcm-divination-training
• 内容：综合中医与命理训练数据，包含八字、紫微、易经、风水、中医、星座、塔罗等。
• 规模：约 162K+ 样本。
• 适合用途：
  • 中文 / 英文 / 越南语命理类语料参考。
  • 构建多领域命理助手的初始数据池。
  • 做主题分类、问答样例、解释风格参考。
• 注意事项：
  • 数据量大但来源复杂，必须抽样评估。
  • 不适合直接作为“权威知识库”。
  • 更适合作为候选语料，筛选后再进入 RAG 或训练流程。

星座 / 西洋占星数据与算法

Kerykeion

• 链接：https://kerykeion.net/
• 类型：Python 西洋占星算法库。
• 能力：计算本命盘、行星位置、宫位、相位、行运等。
• 适合用途：
  • 生成结构化星盘数据。
  • 构建星盘分析 AI 的确定性计算层。
  • 将星盘结果转给 AI 做文本解释。
• 使用建议：
  • 星座分析不要只使用“每日星座运势”文本。
  • 更稳的方式是：出生时间地点 -> 星盘计算 -> 结构化结果 -> AI 解读。
  • 输出给 AI 时建议包含太阳、月亮、上升、行星落座、宫位、主要相位。

Swiss Ephemeris / pyswisseph

• 相关链接：https://pypi.org/project/pyswisseph/
• 类型：天文历表计算库 / Python 绑定。
• 适合用途：
  • 更底层、更精确的行星位置计算。
  • 需要严格星历数据时使用。
• 注意事项：
  • Swiss Ephemeris 有许可证要求，商业使用前要确认授权。
  • 如果只是个人分析或原型验证，可以先用 Kerykeion 降低接入复杂度。

MBTI / 人格分析数据

Shunian/kaggle-mbti-cleaned

• 链接：https://huggingface.co/datasets/Shunian/kaggle-mbti-cleaned
• 内容：Kaggle MBTI 文本分类数据的清洗版本。
• 规模：约 409,785 行。
• 适合用途：
  • 文本人格倾向分类实验。
  • MBTI 标签分布分析。
  • 训练或评估文本分类器。
• 注意事项：
  • MBTI 标签多为用户自报，存在偏差。
  • Reddit / 社区文本容易学习到话题偏好，而不是真实人格。
  • 不建议把模型输出包装成确定人格结论。

MBTIBench

• 链接：https://arxiv.org/abs/2412.12510
• 内容：用于 MBTI 人格检测的大模型 benchmark 与数据研究。
• 特点：关注旧 MBTI 数据集的标签错误、数据偏差和评估问题。
• 适合用途：
  • 做 MBTI 文本推断模型评估。
  • 参考更严谨的人格数据标注方法。
  • 对比传统 Kaggle MBTI 数据的缺陷。
• 使用建议：
  • 如果目标是“严肃人格分析”，优先参考这类 benchmark 的评估方式。
  • 如果只是娱乐产品，可以用更轻量的测评题和解释模板。

OpenJung / OEJTS

• 链接：https://github.com/openjung/core
• 类型：开放式 Jung / MBTI-like 测评框架。
• 内容：32 题、1-5 分制、四个维度评分，输出类似 MBTI 的人格类型。
• 适合用途：
  • 构建开放版 MBTI 测评。
  • 避免直接依赖官方 MBTI 版权体系。
  • 作为 AI 人格分析前的结构化输入。
• 使用建议：
  • 推荐“测评结果 + 用户文本 + AI 分析”组合使用。
  • 不建议只靠用户几句话直接推断 MBTI。

建议的数据处理结构

塔罗牌义 JSON 示例

{
  "card": "The Fool",
  "arcana": "major",
  "upright": ["new beginnings", "freedom", "spontaneity"],
  "reversed": ["recklessness", "risk", "naivety"],
  "love": "...",
  "career": "...",
  "yes_no": "yes",
  "associations": {
    "element": "air",
    "planet": "uranus"
  }
}

八字分析输入示例

{
  "birth": {
    "datetime": "1995-08-21 14:30:00",
    "timezone": "Asia/Shanghai",
    "location": "Shanghai, China"
  },
  "chart": {
    "year_pillar": "...",
    "month_pillar": "...",
    "day_pillar": "...",
    "hour_pillar": "..."
  },
  "derived": {
    "ten_gods": [],
    "five_elements": {},
    "day_master_strength": "...",
    "luck_pillars": []
  }
}

星盘分析输入示例

{
  "birth": {
    "datetime": "1995-08-21 14:30:00",
    "timezone": "Asia/Shanghai",
    "location": "Shanghai, China"
  },
  "natal_chart": {
    "sun": {"sign": "...", "house": 0},
    "moon": {"sign": "...", "house": 0},
    "ascendant": {"sign": "..."},
    "planets": [],
    "aspects": []
  }
}

MBTI 分析输入示例

{
  "questionnaire": {
    "source": "OpenJung/OEJTS",
    "scores": {
      "E_I": 0,
      "S_N": 0,
      "T_F": 0,
      "J_P": 0
    },
    "type": "INTJ"
  },
  "user_text_samples": [],
  "analysis_goal": "self-reflection"
}

重要注意事项

1. 版权与许可证：Hugging Face、GitHub、PyPI 上的资源需要逐个确认 license，尤其是商业用途。
2. 数据质量：命理类数据常有生成文本、重复文本、风格化解释，使用前需要抽样清洗。
3. 确定性计算优先：八字和星盘应由算法计算，AI 负责解释，不负责直接计算。
4. 避免绝对化表达：塔罗、星座、八字、MBTI 都更适合做娱乐、自我反思或咨询辅助，不应包装成医学、法律、投资或人生决策依据。
5. RAG 优先于微调：在数据质量未验证前，建议先做 RAG 和提示词工程，不建议直接微调模型。

最小可行方案

如果要快速搭建一个 AI 分析助手，可以先按以下组合：

模块	推荐资源	处理方式
塔罗	Blacik/tarot-card-meanings-78	转 JSON / 向量库
八字	bazi 排盘算法库 + bazi-mingli 规则参考	程序排盘，AI 解读
星座	Kerykeion	程序算星盘，AI 解读
MBTI	OpenJung + MBTIBench	测评打分，AI 总结
综合语料	divination-combined / tcm-divination-training	清洗后做 RAG 或风格参考