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시스템 카드

System Card v2.0

Version 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 is the canonical public system disclosure for platform behavior, model/provider boundaries, and evidence-backed governance.

Scope

System behavior, AI assistance boundaries, public claims, governance metrics, provider alignment, and release integrity.

Implementation Status

Version 2.0 is the source structure used to align the other public governance pages.

AI-Assisted Astrology Platform

버전 1.0 · · Anthropic System Card 프레임워크 기준

본 시스템 카드는 모델 카드를 확장하여 starnum.com.tw 플랫폼 전반의 시스템 능력, 지식 베이스 인프라, AI 보조 파이프라인, 품질 보증 메커니즘 및 알려진 제한을 설명합니다.

1. 시스템 개요

플랫폼 이름Starnum Platform
버전v5.0 (2026-04-12)
핵심 기능자미두수 명반 분석, 생명수 계산, 명리 지식 베이스 기사
대상 사용자전통 동양 술수에 관심 있는 번체 중국어 및 다국어 사용자
지식 체계자미: 육빈조파(중주파) 삼합 + 사화; 수비학: 피타고라스 체계
명반 엔진iztro v3.x (오픈소스, GitHub 검증 가능)
AI 모델Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) — 보조 생성, 사람 검토
언어 지원10 語言 (zh-TW / zh-CN / en / ja / ko / es / vi / th / ms / id)
배포 인프라Cloudflare Pages + Workers + Supabase (PostgreSQL)

2. 지식 베이스 인프라

2.1 규모

자미두수 KB225+ 파일, 88개 인덱스, 8권 구조 (01-기초 ~ 09-심화)
생명수 KB141 파일 약 56,544 줄
KB 총 규모2,758 檔1,537,711+ 줄의 구조화 텍스트
벡터 인덱스대규모 시맨틱 벡터 데이터베이스 (Qdrant)
지식 그래프지식 그래프 (Neo4j, 성요 × 궁위 × 사화)

2.2 지식 품질 등급

2.3 유파 무결성 메커니즘

육빈조파가 아닌 사화 관점은 ⚠️ 非육빈조파로 표시됩니다. 지식 베이스는 블록리스트를 유지하여 프롬프트 인젝션이 감지된 출처의 재크롤링을 차단합니다.

3. AI 보조 파이프라인

3.1 명반 쉬운 설명 분석 파이프라인

Layer A: 명반 작성 — iztro 오픈소스 엔진이 Supabase에서 출생 데이터를 읽어 자동 작성, 수동 입력 금지
Layer B: 3층 증거 융합 — Qdrant 벡터 검색 + Neo4j 그래프 확장 + KB 정밀 슬라이싱, 모든 관점에 문헌 근거 확보
Layer C: AI 보조 생성 — Claude Sonnet 4.5이 22블록 HTML 형식 사양에 따라 평이한 해석 초안 생성, 사람 검토로 이관
Layer D: 자동 검증117 條의 명리 하드 룰(사화 불가능 사건, 격국 조건, 성요 묘함)이 자동 차단
Layer E: 사람 검토 — 명리 연구자가 검토 후 Supabase에 기록, 부적합 시 재작업

3.2 기사 생산 파이프라인

주제 선정 — startup-check.js로 갭 분석, 미커버 14 주성 × 12 궁위 조합 우선
AI 보조 집필 — 19 편집 스킬 팩 기반, KB 정밀 슬라이싱으로 초안 생성
품질 검증 — 232 항목 6차원 자동 체크리스트 (HTML 구조 / SEO / Schema / 내부 링크 / 번역 / 광고)
다중 공급자 거버넌스 감사 — Claude / OpenAI / Anthropic / Google Gemini governance references 투표, 과반 FIX 시 수정
SHA256 무결성 검증 — 각 기사의 콘텐츠 해시를 계산해 게시 후 변조 방지

4. 품질 보증 메커니즘

4.1 6층 폐쇄 루프 품질 모델

  1. L1 출력 계층: 기사별 232 항목 검증, 실패 시 미게시
  2. L2 오류 계층: 실패 로그 → 동종 ≥3회 시 새 규칙 자동 제안
  3. L3 성능 계층: GA4 + Cloudflare 트래픽으로 갱신 대상 기사 식별
  4. L4 메타 규칙 계층: rule-audit.js가 규칙 체계 자체를 점검, 90일 미발화 규칙 폐기
  5. L5 환경 계층: 보안 헤더, 의존성 취약점, 자격 증명 만료 자동 모니터링
  6. L6 전략 계층: 분기별 전략 리뷰, 경쟁 환경 대비

4.2 주요 품질 지표

명리 하드 룰117 條 (四化 41 + 格局 49 + 核心指標 17 + 元規則 10)
편집 스킬 모듈19 스킬 팩 (prompts/skills/)
용어 사전221 용어 × 9개 언어 (glossary.json)
케이스 라이브러리435 (익명화 + 검증 완료)
자동 품질 검증232 항목 체크리스트 (sop-checklist.md)

5. 제한 및 알려진 경계

5.1 지식 제한

5.2 AI 보조의 알려진 위험

6. 거버넌스 및 업데이트

사람 감독자mychenan (사이트 운영자, 명리 연구자)
AI 협력자Claude Sonnet 4.5 × 20 (Anthropic)
거버넌스 교차 검증배치마다: Anthropic + OpenAI + Google Gemini governance benchmarks 다중 공급자 검토
업데이트 주기시스템 카드 분기별 업데이트, 중요 능력 변경 시 즉시 업데이트
공개 문서방법론 / 모델 카드 / 벤치마크 / 윤리 성명
거버넌스 문서治理文件 / 發展路線

연락처: Instagram @mychenan

외부 표준 및 1차 자료

다음 1차 자료는 이 페이지의 판단 기준입니다. 비교 기준일 뿐 제3자가 이 사이트를 보증한다는 뜻은 아닙니다.

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

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

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
claim.system-card.production-model-evidence
Production model setting source scan
{"productionModelEvidence":[]} verified system-card node scripts/verify-public-evidence.js --check
claim.system-card.quality-gates
System card machine quality gates
{"trustPages":{"pages":180,"pass":180,"fail":0},"discovery":{"errors":0,"warnings":0},"structuredData":{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506 verified system-card node scripts/verify-trust-pages.js --check && node scripts/verify-discovery-surface.js
claim.system-card.kb-tm-lineage
KB / TM source lineage
{"kb":{"source_files":3238,"chunks":32724,"chunked_source_files":3238,"excluded_source_files":0,"missing_chunk_coverage":0,"orphan_chunks":0},"tm":{"total_entries":789031,"counts": verified system-card node scripts/verify-public-evidence.js --check
claim.system-card.provider-benchmark-scope
Provider benchmark scope separated from production usage
{"benchmarkProviders":["OpenAI","Anthropic","Google Gemini"],"productionModelEvidence":[]} verified system-card node scripts/verify-public-evidence.js --check

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