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2026年6月15日閱讀約 8 分鐘系統說明

產品拆解

DeepAstro 如何運作

DeepAstro 不是一個「掛著 AI 文案的炫酷地球儀」。真正有價值的是背後整條鏈路:出生資料要先被標準化,地點要被解析,行星線要被計算,八字要被交叉驗證,城市要被排序,最後答案還必須足夠清晰,才能支援真實決策。

DeepAstro地理占星八字AI Copilot遷移地圖

一次解讀如何穿過整套系統

01
出生輸入

蒐集日期、時間、地點、時區與座標,整理成一條穩定命盤記錄。

02
行星線生成

把 ASC、DSC、MC、IC 投射為真實地理結構,讓城市點擊與線路點擊共享同一張地圖骨架。

03
八字交叉驗證

判斷該城市是在補命盤、平衡命盤,還是把命盤推得過熱。

04
決策輸出

把結果進一步轉成城市評分卡、對比報告與結構化 Copilot 回答。

城市評分由什麼構成

行星線權重
42%

最大部分來自附近星線夠不夠強、夠不夠相關。

八字支持
28%

第二層會判斷這個地方是否真的在幫命盤,而不只是放大壓力。

地理共振
18%

區域分布、城市位置與聚合結構,會讓分數比單純線路距離更可用。

行動就緒度
12%

保存、對比與後續追問之所以納入考量,是因為分數本身就是為了推動決策。

示意雙城對比卡

City A

紐約

VS

City B

東京

事業
高曝光、高壓力、推進快
結構感強、重長期、重工藝
感情
強烈但要求高
更穩定,也更克制
健康
高輸出,易透支
節奏更穩,波動更小
靈性
透過強度被迫成長
透過紀律與打磨慢慢成長

從地圖點擊到報告輸出

這個產品被設計成一整塊連續的決策介面,而不是一組彼此斷開的小工具。

01
地圖點擊

使用者點擊一條線或一座城市時,系統先抓取當前命盤裡最強的位置訊號。

02
城市解讀

這個訊號會先被壓縮成城市卡,包含分數、主導星線與下一步動作。

03
雙城對比

兩座已選城市會被組合成一份結構化權衡報告,而不是兩條彼此孤立的單城說明。

04
Copilot 報告

同一份上下文會繼續交給 AI,因此後續提問可以繼承命盤、城市與對比記憶。

模擬截圖模組

一次地圖點擊,應該自然進入被引導的解讀流程

這塊示意模組展示理想交接方式:左邊是城市訊號,右邊是 Copilot 解讀,中間沒有斷層,而且保存、對比、繼續追問都很清楚。

Destiny Feed
里斯本
葡萄牙
Score
92
Dominant line
太陽 MC
Element fit
火 / 水平衡
ExploreSaveCompare
Map overlay
Copilot
里斯本會怎樣影響我的事業推進力?結合八字再看,這條線還適合我嗎?
結構化 AI 回答

系統會先解釋主導星線,再看五行支持,最後把結論收束為具體行動建議,而不只是漂亮但空泛的文案。

Career
High visibility, strong momentum, more public feedback.
Bazi cross-check
The line amplifies Fire without losing all structural support.
Next move
Save it, compare with a calmer city, then ask AI why the score gap exists.
Section
01

01. 出生資料輸入

每一張地圖都從一條標準化出生記錄開始

系統的第一步不是解讀命盤,而是先保證資料可靠。只有出生日期、可選出生時間、出生地、時區與解析後的地點座標足夠穩定,後面的地圖才有意義。

每一張地圖都從一條標準化出生記錄開始

當使用者提交出生資訊時,DeepAstro 不會把原始表單字串直接往後傳,而是先整理成一條統一的出生記錄。這樣無論使用者是手輸 Shanghai、從聯想建議中選擇,還是之後從快取中返回,後續計算都能使用同一份穩定資料。

這次提交本身也會成為互動地圖的解鎖事件。使用者不需要再額外點第二次按鈕。只要出生資料有效,頁面就會直接進入互動地圖,並把同一份資料快取給後續分析與回訪使用。

系統流程

表單採集

姓名、日期、時間、地點、時區與解析後的座標

統一格式

寫入一條穩定的出生記錄到本地狀態與快取

UTC 轉換

把本地出生時刻轉換為可比較的計算輸入

地圖啟動

資料通過後立刻進入互動遷移地圖

Section
02

02. 星線引擎

行星線來自角度投射,而不是模板文案

只有當命盤角度被真正轉換成地理結構時,這個地球才有用。DeepAstro 會把角度關係投射為地點線條,讓使用者可以點擊城市、線路或聚合區域,並從同一張底層地圖獲得解釋。

行星線來自角度投射,而不是模板文案

ASC、DSC、MC、IC 不是裝飾性的視覺覆蓋層,而是整個產品的空間骨架。它們一旦生成,就會被地圖、城市卡片、對比頁以及 Copilot 提問共同複用。

這也是為什麼平台可以支援多個閱讀入口。使用者可能從一條線進入、從一張城市卡進入,或直接從雙城對比進入,但這些動作最終都回到同一套角度地圖。

ASC / DSC

自我與關係

這組線路更適合解釋某地如何改變你的自我呈現、吸引力與人際互動方式。

第一印象伴侶關係社交磁場

MC / IC

事業與根基

這組線路更適合解釋名望、職業方向、居家穩定與內在安全感。

職業可見度公共方向落地穩定感
Section
03

03. 八字層

八字是第二道過濾器,不是點綴性的術語

DeepAstro 不會在每條回答裡都強行插入八字。它會在真正有幫助的地方出現,例如深度問題、五行差異明顯的城市對比,以及更依賴命盤平衡的排序判斷。

八字是第二道過濾器,不是點綴性的術語

系統會先獨立讀取地理占星信號,再讓八字層判斷這個地方是補你、耗你,還是幫助你建立更穩定的五行結構。這樣回答就不會只剩下聽起來玄,但無法行動的空話。

這也是為什麼兩座線路強度接近的城市,落到真實體驗上可能完全不同。一座城市可能放大曝光與推進力,但同時讓命盤過熱;另一座城市即使原始線強稍低,卻更適合長期發展與可持續生活。

這也是產品能把基礎城市 / 星線解讀免費化,而把高級行星線(金星/木星/土星/冥王星)與更深的多因素分析放進升級路徑的原因。

第一層

先看地理占星

先解釋該城市由哪條行星線主導,以及它在該地呈現的是哪種角度力量。

主導行星角度語境城市共振

第二層

再看八字支持

再判斷這座城市補的是木、火、土、金、水中的哪一類,以及這種補法是否適合當前命盤。

日主適配喜用神支持穩定與強度平衡
Section
04

04. 城市排序

城市評分把複雜解讀壓縮成可快速篩選的 shortlist

使用者並不總是先想看一大段解釋。很多時候,他們更想先看到「我下一步該比哪幾個城市」。排序層就是把命盤幾何、星線強度與五行適配壓縮成可掃描的決策入口。

城市評分把複雜解讀壓縮成可快速篩選的 shortlist

城市面板被設計成一個偏操作性的介面。它幫助使用者從這張地圖很有趣,快速轉到我接下來該比較哪些地方,而不是先被長文阻塞。

當一座城市被推到前面時,介面會立刻給出下一步動作:探索、保存、對比、問 AI。這樣評分就不只是一個分數,而是一條漏斗。

地圖訊號

線路接近度

看主導行星線距離這座城市有多近、強度有多高、是否形成有效聚合。

主導星線角度權重聚合密度

命盤匹配

五行適配度

看這座城市的能量結構是在補命盤、推命盤,還是讓命盤變得失衡。

補益元素過熱或平衡長期適配度

行動轉化

決策就緒度

每座城市都會直接連到保存、對比和 Copilot 提問動作。

保存閉環對比閉環AI 跟進
Section
05

05. Copilot 層

Copilot 把地圖點擊變成結構化、可延續的對話

AI 最有價值的地方,不是重新問一遍使用者資料,而是繼承上下文。DeepAstro 會保存會話線程,讓星線點擊、城市點擊、收藏對比和報告動作都能變成同一條持續對話。

Copilot 把地圖點擊變成結構化、可延續的對話

正因為有這層記憶,像幫我比較紐約和東京對事業的影響這樣的提問才會自然,而不是像兩個互不相關的單次問答。系統可以同時帶上使用者命盤、已選城市和問題起點所在的頁面。

回答結構也經過刻意約束:先給城市能量,再在需要時補八字交叉驗證,然後給具體建議,最後給個性化追問。這會讓 Copilot 更像一個可讀的決策助手,而不是模板化長文機器。

結構化矩陣

產品在這一層開始從有趣的命理解讀,轉成真正能輔助決策的工具。

層級
適合回答
核心訊號
使用者看到什麼
基礎線路解讀
即時輸出
適合回答
快速好奇心
核心訊號
單條線路或單個城市點擊
使用者看到什麼
免費解釋該地點最強的能量主題(基礎行星線不限,高級線需解鎖)
結構化城市回答
即時輸出
適合回答
單城決策
核心訊號
城市 + 命盤上下文
使用者看到什麼
星線含義、可選八字交叉驗證與行動建議
雙城對比
即時輸出
適合回答
權衡選擇
核心訊號
兩座已選城市
使用者看到什麼
事業、感情、健康、靈性四段對比報告
收藏城市流程
即時輸出
適合回答
回訪與分享
核心訊號
保存、重開、分享、繼續對比
使用者看到什麼
帳戶內 shortlist、報告連結與分享頁面

收束說明

DeepAstro 之所以成立,是因為每一層都在為下一層降低理解成本。可靠輸入讓地圖可信,地圖讓排序可理解,排序讓對比可行動,對比再讓 Copilot 真正值得問。它不是一個單點功能,而是一條完整的決策鏈。

把這篇文章當成產品地圖來用

如果你想完整體驗這套系統,最清晰的路徑就是:提交出生資料,進入地圖,保存兩座城市,生成對比報告,再去問 Copilot 為什麼兩座城市的結論不同。