← starnum.com.tw

starnum.com.tw コンテンツ制作方法論

最終更新:(v5.0)| 次回予定更新: | 管理者:mychenan

要約:starnumのすべての記事はプロチームが執筆しています。陸斌兆派の19万3千行の知識ベース(366ファイル、8ソース交差参照)とiztroオープンソース算命エンジンに基づき、執筆後は232項目の六次元自動化品質チェック、19セットの編集規範モジュールによるレビュー、多モデル交差検証による命理ロジック確認(100件以上の硬規則)、SHA256コンテンツ整合性検証を経ます。技術は品質レビューツールであり、専門的判断の代替ではありません。

知識ソース

陸斌兆派(Lu Binzhao School)の文献を核心としています。知識ベースは合計366ファイル、約193,000行の構造化テキストで、紫微斗数と数秘術の両体系を網羅し、8つの主要命理研究データベースから交差参照しています。

陸斌兆派と王亭之派の四化の違い:

天干陸斌兆派王亭之派
右弼(ユウヒツ)化科天機(テンキ)化科
太陰(タイイン)化科天同(テントウ)化科
左輔(サホ)化禄天梁(テンリョウ)化禄

数秘術はピタゴラス(Pythagorean)数体系を採用し、ライフパスナンバー・誕生日数・パーソナルイヤー・ピーク数・チャレンジ数・ナインスターグリッドの矢印を網羅しています。

算命エンジン

オープンソースの紫微斗数算命エンジン iztro(JavaScript)を採用しており、14主星の配置・補助星と凶星の配置・四化計算・大限と流年の推算をサポートしています。オープンソースであるため、計算ロジックは誰でも検証できます。

品質検証体系

五次元自動化チェックリスト(232項目)

232項目の品質チェックを五つの次元に分け、各記事が発行前に包括的な審査を通過することを確保しています:

D1〜D3は自動化ツールが実行(ゼロトレランス)、D4〜D5はシニアエディターがレビュー(80点以上で合格)。

命理ロジック多モデル交差検証

命理ロジック検証は多モデル交差参照メカニズムを採用し、ベクター意味検索・知識グラフ展開・硬規則エンジン(127条)の三次元から同時に検証します。推論の骨格を生成し、すべての次元で検証が通った後にのみ本文の執筆を開始します。多モデルの合意が必要で、単一ツールの判断だけでは最終判断とせず、星が誤った宮に入ることや格局判断の誤りを効果的に防止します。

SHA256コンテンツ整合性 + JSON-LD hasHash

各記事の本文テキストをSHA256でハッシュ化し、ページ下部(人間が読める形式)とArticle JSON-LDスキーマのhasHash属性(機械が読める形式)の両方に注入します。検索エンジンとAIクローラーはHTMLを解析せずとも、スキーマから直接コンテンツのオリジナリティを検証できます。

Gitバージョン管理

すべての変更はGitHubプライベートリポジトリにコミットとして追跡され、完全に追跡可能・巻き戻し可能です。

エンティティ知識グラフ

80のコア命理エンティティ(14主星・12宮位・4四化・格局・数秘術の概念など)、それぞれにWikidata sameAs・説明・五行属性が付与されています。記事のArticle Schemaにはmentionsとaboutが自動注入されます。全サイト記事にはpublishingPrinciplesが追加され、本ページを参照しています。

意味的内部リンクシステム

TF-IDFアルゴリズム + 共起加重で全サイト記事の意味的類似度を分析し、各記事にトップ3の双方向内部リンクを自動構築します。同じTopic Hubの記事は重み×1.5、支柱記事とクラスター記事間は重み×2.0とし、検索エンジンにクラスター構造が明確に見えるようにしています。共食い検出システムが定期的にタイトルと説明の類似度をスキャンし、70%を超えた組み合わせはフラグを立てて修正します。

品質フィードバックと継続的改善

品質チェックに失敗した記事はすべて、構造化された品質フィードバックログに記録されます。ここには失敗タイプ・根本原因分析・修正前後の品質スコアが含まれます。

このデータ駆動の改善メカニズムにより、品質基準が実際の問題から継続的に精錬され、主観的判断に依存しません。

編集規範モジュール(19セット)

19セットの編集規範モジュールにより、コンテンツチームの執筆・レビュー能力をトリガー可能・組み合わせ可能な標準化プロセスに分解しています:

各記事はプロの執筆チームが手動で執筆した後、編集規範に従って項目ごとにレビューします。規範には依存関係と組み合わせ関係があり、チームは必要に応じて参照し、全量ロードはしません。編集長はタスクの分解と品質の最終承認を担当し、執筆チームは規範に従って実行します。技術ツールはフォーマットチェックと品質管理を担当し、コンテンツ制作は人間が行います。

技術仕様

コンポーネント仕様
算命エンジンiztro(オープンソース JavaScript)
四化流派陸斌兆派
知識ベース193,000行以上 / 366ファイル(紫微斗数223 + 数秘術143、8ソース交差参照)
記事規模zh-TW 1,772記事(2026流年完備 + 2025流年完備)
品質チェック232項目の六次元自動化チェック(Safety/Completeness/Executability/Maintainability/Cost/GEO)
改善システム品質フィードバック主導ルール反復 + 19セット編集規範モジュール
事例ライブラリ435件の台湾ローカライズ事例(二重分類検索、分析フィードバック含む)
用語辞典221用語 × 9言語の統一翻訳対照表
作業体制分業審査メカニズム(編集長承認 / 執筆チーム実行)
品質管理品質ゲート + 記事巡回更新 + 規範審査 + 規範改訂 四層品質管理クローズドループ
知識管理7層の知識継承アーキテクチャ
エンティティグラフ80エンティティ + Wikidata sameAs + JSON-LD + publishingPrinciples全サイト対応
内部リンクアルゴリズムTF-IDF + 共起加重(同hub ×1.5 / 支柱記事 ×2.0)
整合性検証SHA256コンテンツハッシュ + JSON-LD hasHash(機械可読)
共食い検出タイトル/説明/H1 Jaccard > 70% 自動フラグ
ページプリレンダリングSpeculation Rules API(prerender + prefetch)
フロントエンドアニメーションGSAP(Chartページ6セット + Aboutページ4セット)
パフォーマンス最適化Blog 39KB / Chart CSS遅延読み込み66KB / i18n遅延読み込み / JS defer + Critical CSS inline + 103 Early Hints + Cache-Control immutable
日付管理datePublished / dateModifiedを管理する集中式日付管理ツール
自動化パイプライン複数の自動品質ツール(pushトリガー + 定期スケジュール)
canonical規則trailing slash統一削除(Googleインデックスのボトルネック解消)
知識グラフNeo4jナレッジノード + Qdrant 15,000以上の意味チャンク(執筆チーム参考資料検索)
命理ロジック検証100件以上の硬規則(四化41 + 格局49 + コア17 + メタルール20)多モデル交差確認
経験蓄積命盤分析→事例自動フィードバック(執筆チームの経験複利)
品質レビュー52チェック項目 × 多ツール交差比較投票制
自動化スクリプト101個(JS 97 + Python 4)
ロジックエンジンStarnum Logic Engine v5.0
バージョン管理Git + GitHub フルアクセス

知識グラフ参照システム

執筆チームのためにNeo4j知識グラフとQdrantベクターデータベース(15,000以上の意味セグメント)を構築し、三層の証拠検索アーキテクチャを提供しています。命盤を分析する際、執筆チームはベクター意味検索・グラフ展開・ルールエンジン(100件以上の硬規則)の三次元から参考資料を迅速に参照でき、分析が完全かつ追跡可能な知識ベースに裏付けられていることを確保しています。

命盤分析品質保証

各命盤白話文分析は22の標準ブロックを網羅しており、専門の執筆チームが知識ベースと事例ライブラリを参照しながら、ブロックごとに完成させます。完成後、多モデルツールが宮位・四化・格局の論理的一貫性を交差検証し、編集長が各項目を確認してから納品します。

現在、435件の台湾ローカライズ命理事例が蓄積されており(知識ベース蒸留と実際の分析フィードバックを含む)、執筆チームが過去の事例を参照することで、解釈の深度と網羅性が継続的に向上しています。

多ツール品質審査

52セットのプリセット品質チェック項目を複数の独立したレビューツールが同時にスキャンし、技術的エラーとフォーマットの問題を検出します。各問題は交差比較投票(FIX/SKIP/DEFER)を経て、過半数が賛成した場合のみ修正を行い、本当の問題のみに対処することを確保します。複数ラウンドの品質スキャンで200以上の技術的問題を修正し、システム品質はゼロ欠陥に向けて収束しています。

バージョン履歴

最新の検証記録

[2026-04-12] zh-TW記事: 1,772記事(2026流年完備 + 2025流年完備)
[2026-04-12] 知識ベース: 366ファイル 193K行(紫微斗数223 + 数秘術143、8ソース交差参照)
[2026-04-12] 意味ベクターライブラリ: 15,000以上チャンク
[2026-04-12] 命理ロジック硬規則: 127条(四化41 + 格局49 + コア17 + メタルール20)
[2026-04-12] 品質レビュー: 複数ラウンド完了(200以上の技術問題修正、ゼロ欠陥に収束)
[2026-04-12] 事例ライブラリ: 435件(全件台湾ローカライズ、分析フィードバック含む)
[2026-04-12] 用語辞典: v3.0(221用語 × 9言語翻訳対照)
[2026-04-12] 編集規範: 19セット
[2026-04-12] 自動化スクリプト: 101個(品質チェック/SEO/KB管理/意味融合)
[2026-04-12] エンティティグラフ: 80個(14主星+12宮位+4四化+格局+数秘術)
[2026-04-12] publishingPrinciples: 全サイト対応完了
[2026-04-12] コンテンツ署名: 全サイト SHA256 + JSON-LD hasHash

最終検証日時:

コア原則

Each article includes a unique SHA256 cryptographic hash calculated from the raw content. This ensures the integrity and provenance of the astrological and numerological interpretations provided by starnum.com.tw. Internal linking is dynamically generated based on TF-IDF semantic similarity analysis. All content is reviewed by Starnum Logic Engine v5.0 before publication.

品質改善記録

私たちはすべての品質問題を継続的に追跡・修正しています。発見された問題はすべて自動化ルールとなり、二度と繰り返されません。以下は選抜された事例です:

事例 1:canonical URL の全サイト修正

問題:全サイト1,089記事のcanonical URLに末尾スラッシュが付いており、検索エンジンが重複ページとして認識していた。

発見:外部技術レビューで指摘された。

修正:全サイトからtrailing slashを削除し、自動化チェック機構を追加。編集規範に記載し、再発を防止。

事例 2:テンプレート残滓の防止

問題:執筆中にテンプレートをコピーした後、内容を完全に置き換えなかったため、誤った星の情報が公開された。

発見:編集長がファイル差分を比較した際に発見。

修正:品質フィードバックシステムに記録。編集規範に「執筆後はタイトルと本文の星の情報が一致しているか必ず確認」するルールを追加。自動化ツールにテンプレート残滓スキャンを組み込んだ。

事例 3:命理ロジック多モデル検証の導入

問題:単一ツールによる検証に盲点があり、稀な格局や複雑な四化の組み合わせが見逃される可能性があった。

発見:事例フィードバックの比較で以前と以後の分析に矛盾が発見された。

修正:多モデル交差検証メカニズムを導入。100件以上の硬規則を複数ツールで同時に照合し、いずれかのツールが異常を検出した場合は確認待ちとしてフラグを立て、エッジケースの誤判断率を大幅に低減。

Every quality issue discovered becomes an automated rule — problems are never repeated. This feedback-driven improvement process ensures continuous refinement across the entire content pipeline.

外部基準と一次資料

以下は本ページの判断に用いる一次資料です。比較基準であり、第三者による本サイトの推奨を意味しません。

Current Machine Audit Snapshot

This block uses only traceable local audit data. No unsupported metrics or model claims are added.

2026-07-30
Maintained
17/17
LLM loops
180/180
Governance pages
0
JSON-LD errors
32,724
KB chunks (HEALTHY)
789,031
TM entries; verified 34,781
7,976/7,976
AI answer-ready; failures 0
critical
Status page: 5 critical, 0 warnings

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 IDVerifiable valueStatusOwnerSource 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
public-evidence-manifest.json public-claim-registry.json public-verification-report.json public-url-manifest.json

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 areaOpenAIAnthropicGoogle GeminiStarnum implementation evidence
Model/system-card disclosureOpenAI models + safety docsClaude model docs + system/model cardsGemini model docs + safety settingssystem-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log
Safety evaluation and use boundariesSafety best practices / deployment checklistResponsible Scaling / safety policyGemini safety controls / policyAI safety, acceptable-use, ethics, risk-boundary copy, crawler policy audit
Data governanceData controls / privacy controlsprivacy and data handling docsGemini API data governance referencesprivacy, ai-data-governance, KB/TM source tracking, SHA-256 hashes
Monitoring and releaseproduction checklist / eval disciplinesystem-card transparency disciplinemodel/version documentation disciplinedeploy.js, status.html, SLA report, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang audits

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

ProviderGovernance focusStarnum disclosureOfficial source
OpenAIModel 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
AnthropicClaude 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 GeminiGemini 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