Thẻ Hệ Thống

System Card v2.0

Version 2.0 · 2026-07-30 · 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

Phiên bản 1.0 · 2026-07-30 · Tham chiếu khung Anthropic System Card

Thẻ Hệ Thống này mở rộng Thẻ Mô Hình và mô tả năng lực tổng thể của nền tảng starnum.com.tw, hạ tầng cơ sở tri thức, pipeline hỗ trợ AI, cơ chế đảm bảo chất lượng và các giới hạn đã biết.

1. Tổng Quan Hệ Thống

Tên Nền Tảng	Starnum Platform
Phiên Bản	v5.0 (2026-04-12)
Tính Năng Chính	Phân tích lá số Zi Wei Dou Shu (Tử Vi Đẩu Số), tính Thần Số Học (Life Path), bài viết cơ sở tri thức tử vi
Đối Tượng	Người yêu thích huyền học phương Đông truyền thống; người dùng tiếng Hoa phồn thể và đa ngôn ngữ
Hệ Thống Tri Thức	Tử Vi: phái Lu Binzhao (Zhongzhou) Tam Hợp + Tứ Hóa; Thần Số: hệ Pythagoras
Bộ An Sao	iztro v3.x (mã nguồn mở, có thể kiểm chứng trên GitHub)
Mô Hình AI	Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) — sinh hỗ trợ, người kiểm duyệt
Ngôn Ngữ Hỗ Trợ	10 ngôn ngữ (zh-TW / zh-CN / en / ja / ko / es / vi / th / ms / id)
Hạ Tầng Triển Khai	Cloudflare Pages + Workers + Supabase (PostgreSQL)

2. Hạ Tầng Cơ Sở Tri Thức

2.1 Quy Mô

KB Tử Vi Đẩu Số	225+ tệp, 88 chỉ mục, cấu trúc 8 cuốn (01-nền tảng ~ 09-nâng cao)
KB Thần Số Học	141 tệp ~56.544 dòng
Tổng KB	2.758 tệp ~1.537.711+ dòng văn bản có cấu trúc
Chỉ Mục Vector	Cơ sở dữ liệu vector ngữ nghĩa quy mô lớn (Qdrant)
Đồ Thị Tri Thức	Đồ thị tri thức (Neo4j, sao × cung × Tứ Hóa)

2.2 Phân Cấp Chất Lượng Tri Thức

Cấp A: tài liệu sơ cấp (phái Lu Binzhao / Pythagoras) — có thể trích dẫn trực tiếp
Cấp B: bộ máy mã nguồn mở iztro / dữ liệu web công khai đa nguồn (chắt lọc) — có thể trích dẫn, khuyến khích đối chiếu chéo
Cấp C: diễn đàn / blog — chỉ được trích dẫn khi có đối chiếu chéo Cấp A/B

2.3 Cơ Chế Toàn Vẹn Môn Phái

Quan điểm Tứ Hóa không thuộc phái Lu Binzhao được gắn nhãn ⚠️ Không phải Lu Binzhao. KB duy trì danh sách chặn nhằm ngăn thu thập lại các nguồn bị phát hiện prompt injection.

3. Pipeline Hỗ Trợ AI

3.1 Pipeline Phân Tích Lá Số Bằng Ngôn Ngữ Dễ Hiểu

Layer A: An Sao — Bộ máy mã nguồn mở iztro đọc dữ liệu sinh từ Supabase và an sao tự động; cấm nhập thủ công.

Layer B: Hợp Nhất Bằng Chứng Ba Tầng — Tìm kiếm vector Qdrant + mở rộng đồ thị Neo4j + cắt lát KB chính xác, đảm bảo mỗi luận điểm đều có hỗ trợ tài liệu.

Layer C: Sinh Hỗ Trợ AI — Claude Sonnet 4.5 tạo bản thảo giải nghĩa dễ hiểu theo đặc tả HTML 22 khối để người kiểm duyệt.

Layer D: Xác Thực Tự Động — 117 quy tắc cứng tử vi (các sự kiện Tứ Hóa bất khả thi, điều kiện cách cục, miếu hãm của sao) chặn lỗi tự động.

Layer E: Kiểm Duyệt Của Người — Nhà nghiên cứu tử vi kiểm duyệt rồi ghi vào Supabase; bản thảo không đạt bị trả về chỉnh sửa.

3.2 Pipeline Sản Xuất Bài Viết

Chọn Chủ Đề — startup-check.js phân tích khoảng trống và ưu tiên các tổ hợp 14 chính tinh × 12 cung chưa phủ.

Viết Hỗ Trợ AI — Bản thảo được tạo theo 19 gói kỹ năng biên tập dựa trên cắt lát KB chính xác.

Xác Thực Chất Lượng — Checklist tự động 232 mục sáu chiều (cấu trúc HTML / SEO / Schema / liên kết nội bộ / dịch / quảng cáo).

Kiểm Tra Chéo 4 AI — Claude / OpenAI / Anthropic / Google Gemini governance references bỏ phiếu; áp dụng sửa khi đa số FIX.

Xác Thực Toàn Vẹn SHA256 — Mỗi bài viết tính hash nội dung nhằm đảm bảo toàn vẹn sau xuất bản.

4. Cơ Chế Đảm Bảo Chất Lượng

4.1 Mô Hình Chất Lượng Vòng Kín Sáu Tầng

L1 Tầng Đầu Ra: 232 kiểm tra mỗi bài; thất bại thì chặn xuất bản.
L2 Tầng Lỗi: log lỗi → tái diễn ≥3 lần tự động đề xuất quy tắc mới.
L3 Tầng Hiệu Năng: phản hồi lưu lượng GA4 + Cloudflare nhận diện bài cần làm mới.
L4 Tầng Siêu Quy Tắc: rule-audit.js kiểm toán chính hệ quy tắc, loại bỏ quy tắc không được kích hoạt trong 90 ngày.
L5 Tầng Môi Trường: header bảo mật, lỗ hổng phụ thuộc, thời hạn chứng chỉ được giám sát tự động.
L6 Tầng Chiến Lược: đánh giá chiến lược hàng quý so với bối cảnh cạnh tranh.

4.2 Chỉ Số Chất Lượng Chính

Quy Tắc Cứng Tử Vi	117 (41 quy tắc Tứ Hóa + 49 quy tắc cách cục + 17 chỉ báo cốt lõi + 10 siêu quy tắc)
Mô-đun Biên Tập	19 gói kỹ năng (prompts/skills/)
Từ Điển Thuật Ngữ	221 thuật ngữ × 9 ngôn ngữ (glossary.json)
Thư Viện Ca	435 ca tử vi (ẩn danh + đã xác minh)
Xác Thực Chất Lượng Tự Động	Checklist 232 mục (sop-checklist.md)

5. Giới Hạn và Ranh Giới Đã Biết

5.1 Giới Hạn Tri Thức

Chỉ áp dụng phái Lu Binzhao; các phái khác (Wang Tingzhi, Zheng Muting, v.v.) chưa được bao phủ đầy đủ.
Thần số học chỉ tính các con số có thể suy ra từ ngày sinh; không hỗ trợ hệ thần số dựa trên họ tên.
Nội dung dự đoán lưu niên sẽ hết hạn theo thời gian; KB không lưu các dự đoán chứa năm cụ thể.
Phân tích hợp số (synastry) là tính năng theo kế hoạch, chưa ra mắt.

5.2 Rủi Ro Đã Biết Của Hỗ Trợ AI

Rủi Ro Ảo Giác: giảm thiểu bằng 117 quy tắc cứng + thẻ trích dẫn KB, nhưng không thể loại trừ hoàn toàn.
Thiên Lệch Môn Phái: dữ liệu huấn luyện nghiêng về phái Lu Binzhao; các phái khác được gắn nhãn có hệ thống nhưng chưa được bao phủ sâu.
Chất Lượng Ngôn Ngữ: nội dung ở 10 ngôn ngữ do AI hỗ trợ và được người không phải bản ngữ rà soát; chất lượng có thể khác nhau.
Tính Cập Nhật: mốc dữ liệu của mô hình AI có thể chậm hơn nghiên cứu mới; cập nhật KB thủ công bù đắp.

6. Quản Trị và Cập Nhật

Người Giám Sát	mychenan (chủ trang, nhà nghiên cứu tử vi)
Cộng Tác Viên AI	Claude Sonnet 4.5 × 20 (Anthropic)
Kiểm Tra Chéo	Mỗi lô: Anthropic + OpenAI + Google Gemini governance benchmarks bỏ phiếu
Chu Kỳ Cập Nhật	Thẻ Hệ Thống cập nhật hàng quý; thay đổi năng lực lớn cập nhật ngay.
Tài Liệu Công Khai	Phương Pháp Luận / Thẻ Mô Hình / Benchmark / Tuyên Bố Đạo Đức
Tài Liệu Quản Trị	Tài liệu quản trị / Lộ trình phát triển

Liên hệ: Instagram @mychenan

Tiêu chuẩn bên ngoài và nguồn sơ cấp

Các nguồn sơ cấp này định hướng nội dung trang. Đây là chuẩn đối chiếu, không phải sự chứng thực của bên thứ ba.

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

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

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/model-card.json
data/state-machine/public-bench.json
data/public-claim-registry.json
Related governance pages: Data Governance · Transparency Report · Research · model-card · 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`
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`

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 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