บล็อกงานวิจัย
Research 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 documents the research operating model behind cultural interpretation, chart methodology, content quality, multilingual translation quality, and AI-assisted governance workflows.
Scope
Astrology-method notes, true-solar-time assumptions, knowledge-base and translation-memory lineage, AWR/TM quality gates, benchmark references, and public transparency artifacts.
Implementation Status
Version 2.0 turns the research page into a maintained evidence hub: claims point to machine-readable artifacts, while systems detect and agents decide whether content needs repair.
จุดยืนในการเขียน:ใช้สำนักหลู่ปิ่นจ้าวเป็นฐานการวิเคราะห์ และเทียบสำนักอื่นอย่างเป็นกลาง โดยไม่จัดอันดับว่าสำนักใดเหนือกว่า
ความถี่:เดือนละหนึ่งบทความ กำหนดเวลาโดย
scripts/publish-research.js · RSS
สี่การแปรใหม่ (ซื่อฮว่า) ในสำนักหลู่ปิ่นจ้าว: สามการตีความของปีทังกา 戊 庚 壬
หนึ่งในประเด็นถกเถียงที่สุดของจื่อเวยโต่วซู่: ปีทังกา 戊 ดาว Youbi แปรเป็น Ke หรือ Tianji กันแน่? ปี 庚 Taiyin หรือ Tiantong? ปี 壬 Zuofu Lu หรือ Tianliang Lu? บทความนี้สอบทานสำนักหลู่ปิ่นจ้าว สำนักหวังถิงจือ และสาย Qintian Sihua พร้อมอ้างอิงเอกสาร
GraphRAG ในฐานความรู้โหราศาสตร์: กราฟความหมายจากดาวสู่ภพ
เราแปลง 2,758 ไฟล์ 1538K บรรทัดของฐานความรู้โหราศาสตร์ให้เป็นกราฟ Neo4j (343 โหนด / 679 ความสัมพันธ์) แล้วผนวกกับการค้นหาเวกเตอร์ Qdrant จนได้ระบบหลอมหลักฐานสามชั้นสำหรับการวิเคราะห์ดวง
117 ข้อ การออกแบบกฎเข้มของตรรกะโหราศาสตร์: นิยามขอบเขตของเหตุการณ์ซื่อฮว่าที่เป็นไปไม่ได้
ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของ AI ทางโหราศาสตร์ไม่ใช่ความสามารถในการสร้างข้อความ หากคือการไม่ให้มันพูดเหตุการณ์ที่เป็นไปไม่ได้ บทความนี้อธิบายการนิยาม 117 ข้อ กฎเข้ม (สี่การเปลี่ยนแปลง 41 + รูปแบบดวง 49 + ตัวชี้วัดหลัก 17) พร้อมตัวอย่างจริง
เส้นลูกศรในตาราง 3×3 ของศาสตร์ตัวเลข: สำนักไต้หวัน vs. พีทาโกรัส
"ศาสตร์ตัวเลขตาราง 3×3" ที่นิยมในไต้หวันกับระบบพีทาโกรัสตะวันตกนิยาม Arrow Lines ต่างกันอย่างชัดเจน บทความนี้เรียบเรียงวิธีคำนวณทั้งสองระบบ และอธิบายมาตรฐานที่เราเลือกพร้อมเหตุผล
มาตรฐานภายนอกและแหล่งข้อมูลปฐมภูมิ
แหล่งข้อมูลปฐมภูมิเหล่านี้ใช้ประกอบการกำกับดูแลของหน้านี้ เป็นเกณฑ์อ้างอิง ไม่ใช่การรับรองเว็บไซต์โดยบุคคลที่สาม
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/public-bench.jsondata/kb-machine-audit.jsondata/public-claim-registry.json- Related governance pages: methodology · benchmark · System Card · Transparency Report
- 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 |