คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
FAQ v2.0Version 2.0 · · Governance 2.0 public evidence surface
Governance 2.0 Overview
This page is part of the starnum public Governance 2.0 surface and uses the same evidence layer as the system card, data governance, transparency report, use policy, and security policy.
Governance Summary
This page answers common user questions and points each governance-sensitive topic toward the relevant public policy surface.
Scope
Privacy, chart IDs, AI assistance, non-advice boundaries, retention, accessibility, security, and evidence artifacts.
Implementation Status
Version 2.0 keeps FAQ content aligned with the same canonical footer and machine-audited governance sections.
วงจรข้อมูลปัจจุบัน (ยึดการทำงานของโค้ด)
ส่วนนี้เป็นกฎปัจจุบันที่ตรวจสอบได้ หากข้อความเดิมขัดกัน ให้ยึดส่วนนี้และโค้ดที่ใช้งานจริง
- ข้อมูลที่เก็บรวมวันเดือนปีเกิด เพศ เวลาและสถานที่เกิดที่เลือกกรอก โครงสร้างดวง คำอ่าน ภาษา สถานะแผน และโทเค็นเข้าถึง／นำออก ข้อมูลเกิดเป็นข้อมูลส่วนบุคคลและไม่ได้อ้างว่าไม่ระบุตัวตน
- ข้อมูลหลักอยู่ใน Cloudflare R2 ส่วนดัชนีและสถานะอยู่ใน D1; KV เป็นข้อมูลสำรองเพื่อการซ่อมแซมแบบจำกัดเวลา Supabase เป็นเส้นทางสำรองเก่าสำหรับเหตุขัดข้องที่ปิดไว้โดยค่าเริ่มต้น
- การค้นหาหน้าเว็บใช้ได้ 6 เดือนสำหรับฟรี 1 ปีสำหรับทั่วไป และไม่มีกำหนดสำหรับระดับสูงหรือพิเศษ เมื่อฟรี／ทั่วไปหมดอายุ เนื้อหาดวงใน R2 จะถูกลบ เหลือเพียงดัชนีผู้ใช้แบบย่อและข้อมูลคำสั่งซื้อ／การตรวจสอบ
- เมื่อผู้ใช้นำออก ระบบจะบันทึกสถานะลบแบบซอฟต์และบล็อกการค้นหา รายการ และการเขียนทับจากภายนอกทันที ข้อมูลและเมทาดาทาการตรวจสอบยังคงเก็บไว้ จึงเป็นการนำออกจากหน้าเว็บ ไม่ใช่การลบทางกายภาพ
- เฉพาะเมื่อเปิดใช้การสร้างหรือแปลด้วย AI เท่านั้น ระบบจึงอาจส่งโครงสร้างดวงหรือข้อความที่จำเป็นไปยังผู้ให้บริการที่ตั้งค่าไว้ รายชื่อในตารางเปรียบเทียบไม่ใช่การอ้างว่าใช้งานจริง
src/chart-storage.js · src/api-handler.js
คำตอบครบถ้วนเกี่ยวกับจื่อเหวยโต้วซู่ ศาสตร์ตัวเลข ความแม่นยำ และบริการ
พื้นฐาน
ต้องกรอกข้อมูลอะไรบ้างสำหรับการวิเคราะห์ดวงจื่อเหวยโต้วซู่?
บริการ
คำอ่านใช้แทนการบำบัดหรือการวินิจฉัยทางการแพทย์ได้หรือไม่?
ส่งความคิดเห็นหรือรายงานข้อผิดพลาดได้อย่างไร?
Current Machine Audit Snapshot
This block uses only traceable local audit data. No unsupported metrics or model claims are added.
- data/state-machine/i18n-parity.json: 8,036 parent URLs, 7,976 articles.
- data/kb-machine-audit.json: 3,238 source files, 0 missing coverage, 0 orphan chunks.
- data/discovery-surface-audit.json: 0 errors, 0 warnings.
- data/sla-report.json: critical / 5 critical, 0 warnings.
Content Maintenance And Update Decision
This block makes governance-page content machine-checkable: every page must disclose its source artifacts, related pages, and the gate that reports update needs.
Update Decision
This is not static copy. When source artifacts, related policies, public metrics, or generators change, AI Ops reports evidence and an AI agent decides whether the page needs edits.
Human Boundary
Systems detect, report, and preserve machine-readable evidence. Codex/Claude agents perform final judgment and repair.
Verification Command
node scripts/verify-trust-pages.js --check
data/state-machine/trust-pages.jsondata/public-claim-registry.jsondata/sla-report.json- Related governance pages: Privacy Policy · Acceptable Use Policy · Security Policy · methodology
- Update flow:
npm run update:trust-pages→npm run test:trust
Verifiable Evidence Layer
This block is not a narrative claim. Each core assertion has a claim id, source JSON, hash, and a repeatable verification command. Public pages disclose governance evidence without exposing source code, secrets, private data, or exploitable attack details.
| Claim ID | Verifiable value | Status | Owner | Source and verification |
|---|---|---|---|---|
| claim.public-url-manifest.indexable-count Public URL and canonical inventory |
38,965 indexable URLs | verified | sitewide | node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry |
| claim.trust-pages.audit-pass-rate Trust page machine audit |
180/180 pass | verified | sitewide | node scripts/verify-trust-pages.js --check |
| claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface audit |
{"errors":0,"warnings":0} | verified | sitewide | node scripts/verify-discovery-surface.js |
| claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD / structured data audit |
{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406} | verified | sitewide | node scripts/site-machine-audit.js |
| claim.status.sla-state Status page SLA source |
critical / 5 critical, 0 warnings | verified | sitewide | node scripts/generate-status-page.js |
| claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini benchmark alignment |
benchmark alignment only unless code/config evidence exists | verified | sitewide | node scripts/verify-public-evidence.js --check |
| claim.transparency-report.sha256 Transparency report SHA-256 anchor |
{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"} | verified | sitewide | node scripts/update-transparency-current-data.js |
| claim.release-integrity.gpg-signing GPG signing status |
GPG signing configured locally; GitHub verification pending | github_verification_pending | sitewide | gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature |
System Card V2.0: Technical Transparency Layer
This layer publishes the technical governance evidence that can be safely disclosed: architecture, data sources, AI-use boundaries, quality gates, release integrity, and provider alignment. Source code, secrets, exploitable attack details, and private data remain out of scope.
Public architecture
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind, and local generation scripts form the public-site and governance publication chain. Public pages disclose behavior, state, and traceable sources, not secrets or internal permissions.
AI-use disclosure
AI-assisted workflows are used for knowledge-base retrieval, cross-checking, and error detection. Governance documents are benchmarked against OpenAI, Anthropic, and Google Gemini public frameworks. Production model usage is disclosed only when code/config evidence exists.
Quality and safety gates
Governance page audit 180/180 passing, JSON-LD errors 0, discovery-surface errors 0. Status pages report critical / 5 critical, 0 warnings as-is.
Data traceability
Knowledge base 32,724 chunks, TM 789,031 entries, AI answer-ready 7,976/7,976. Public metrics trace to data/state-machine/*, data/*audit*.json, and transparency reports.
| Governance area | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | Starnum implementation evidence |
|---|---|---|---|---|
| Model/system-card disclosure | OpenAI models + safety docs | Claude model docs + system/model cards | Gemini model docs + safety settings | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| Safety evaluation and use boundaries | Safety best practices / deployment checklist | Responsible Scaling / safety policy | Gemini safety controls / policy | AI safety, acceptable-use, ethics, risk-boundary copy, crawler policy audit |
| Data governance | Data controls / privacy controls | privacy and data handling docs | Gemini API data governance references | privacy, ai-data-governance, KB/TM source tracking, SHA-256 hashes |
| Monitoring and release | production checklist / eval discipline | system-card transparency discipline | model/version documentation discipline | deploy.js, status.html, SLA report, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang audits |
- Sources: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json.
- Sources: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json.
- Sources: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json.
- Official benchmark docs checked: 2026-07-30; links are listed in the OpenAI / Anthropic / Google Gemini alignment table.
The V2.0 goal is not more claims; it separates implemented controls from planned controls. Production usage, benchmark alignment, status exceptions, GPG signing, and SLA breaches are disclosed from source data.
Release Integrity And GPG
GPG signing configured locally. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub verification pending until the public key upload and Verified badge are confirmed.
OpenAI / Anthropic / Google Gemini Alignment
The governance surface is benchmarked against the three public frameworks: model docs, system/model cards, safety evaluation, data governance, and use policies. This is benchmark alignment, not a claim that every provider is active in production inference. Official docs checked: 2026-07-30
| Provider | Governance focus | Starnum disclosure | Official source |
|---|---|---|---|
| OpenAI | Model documentation, latest model notes, safety best practices, and data controls. | No verifiable production model setting was found in the production code scan; providers are listed as governance benchmarks. | https://platform.openai.com/docs/models |
| Anthropic | Claude model documentation, system/model cards, Responsible Scaling, and safety policy. | No verifiable production model setting was found in the production code scan; providers are listed as governance benchmarks. | https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models |
| Google Gemini | Gemini API model documentation, safety settings, data governance, and platform policy. | No verifiable production model setting was found in the production code scan; providers are listed as governance benchmarks. | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models |