Суть Души

Перед тем как отправить данные в языковую модель, система запускает интеллектуальный роутер. Он определяет:

• Тип запроса: базовый анализ / специфическая область / сравнительный анализ / динамика момента
• Для кого строится анализ: сам клиент / романтический партнёр / деловой партнёр / ребёнок / родитель / сотрудник / кандидат на должность / коллега / руководитель
• Контекстуальный приоритет: карьера и профессиональный рост / отношения и совместимость / поведенческий профиль / командная совместимость / психологическое состояние / личностное развитие / принятие ключевых решений / финансовый вектор
• Предполагаемый стиль восприятия информации

Роутер активирует от 3 до 7 специализированных аналитических методов из банка. Каждый — самостоятельный угол зрения на данные, подобранный под конкретный запрос:

• Анализ планетарных паттернов
• Аспектный анализ с расчётом силы и точности орбов
• Структурный анализ домов
• Динамический анализ транзитов и прогрессий
• Гармонический анализ
• Мидпойнтный анализ
• Нодальный анализ: поведенческие паттерны через призму лунных узлов
• Анализ достоинств планет: эссенциальные и аккцидентальные силы, иерархия управителей
• Временно́й анализ: зодиакальное освобождение, профекции, фирдарии — активные периоды жизни
• Анализ фиксированных звёзд и специальных точек
• Кармический анализ: лунные узлы, ретроградные планеты при рождении, кармические астероиды

Весь массив данных не отправляется в одну модель. Исследование Liu et al. (2023) показывает: языковые модели теряют релевантную информацию при перегруженном контексте — эффект «затерянного в середине». Каждая аналитическая цепочка получает только своё подмножество данных: максимальная концентрация на конкретном слое анализа при минимальных потерях сигнала.

Для каждого выбранного метода запускается отдельный AI-агент — специализированная цепочка reasoning с конкретной аналитической задачей. Агенты работают параллельно, независимо. Каждый использует chain-of-thought: промежуточные логические шаги отображаются и аудируются, а не скрываются.

После первичного анализа запускается фаза дебатов: агенты получают выводы друг друга и проходят несколько раундов аргументированного взаимодействия. Несогласие между агентами — не ошибка системы, а сигнал о реальной неоднозначности конфигурации.

Наш pipeline использует Retrieval-Augmented Generation — динамическое извлечение из внутренней базы знаний. Она построена на двух фундаментах: систематизированный корпус задокументированных корреляций из профессиональной астрологической практики, прошедший верификацию на нашем архивном датасете, — и паттерны, накопленные на тысячах профилей с подтверждённым откликом. В дальнейшем база обогащается данными наших собственных продольных исследований.

База содержит:

• Верифицированные корреляции между астрономическими конфигурациями и поведенческими паттернами
• Контекстные уточнения: при каких условиях конфигурация проявляется именно так, а не иначе
• Антипаттерны: что данная конфигурация не означает, несмотря на интуитивно похожие формулировки

База работает на принципе компаундинга: каждый новый профиль с верифицированным откликом уточняет накопленные корреляции для всех последующих профилей. Это не обновление базы данных — это накопление понимания, которое ускоряется с масштабом.

Два независимых контрольных механизма работают последовательно.

Фильтр согласованности: каждое утверждение в результатах анализа проверяется на наличие конкретного астрономического основания и соответствие задокументированным корреляциям из базы знаний. Вывод, не опирающийся на числовые данные профиля, — удаляется или переформулируется.

Проверка внутренней непротиворечивости: если выводы из разных аналитических методов расходятся — это не повод выбрать «более позитивный» вариант. Система маркирует точку расхождения и исследует её отдельно. Нередко именно противоречие между слоями является аналитически значимым результатом: оно указывает на реальный внутренний конфликт или на потенциал, ещё не нашедший выражения.

Включается скептический оппонент — отдельная модель, задача которой атаковать полученные выводы: найти переобобщения, логические подмены, места, где частный паттерн выдаётся за общую характеристику. Модель-оппонент имеет право отклонить выводы и запустить повторный анализ с уточнёнными условиями.

Три независимых синтезатора получают все прошедшие проверку анализы и строят итоговую интерпретацию — каждый самостоятельно. Там, где агенты сходятся, — вывод усиливается. Там, где расходятся, — уходит на дополнительный круг анализа или не включается в финальный текст.

Вся работа с неопределённостью остаётся внутри системы. Клиент получает конкретные описания, применимые к реальной жизни прямо сейчас, — без коэффициентов, без оговорок, без научного аппарата. Под капотом — статистика и многоуровневая проверка. На выходе — понятный, применимый текст.

Финальный текст проходит стилистическую адаптацию под того, кто будет его читать. Если человек делает отчёт о себе — язык выстраивается под его восприятие. Если руководитель анализирует сотрудника — текст написан языком руководителя, с акцентами, которые нужны именно ему.

Система учитывает, как конкретный читатель воспринимает информацию: через примеры или абстракции, через структуру или нарратив, через практические рекомендации или концептуальные рамки.

Самые точные расчёты не дают ничего, если результат не понят или понят неверно. Правильная подача определяет, будет ли информация реально усвоена и применена — или прочитана и забыта.