당사의 호르스코프 엔진 소개¶
당사의 호르스코프 엔진은 실제 제품에 사용하도록 설계된 결정론적 천문학 실행 환경입니다. 단순한 텍스트 생성용이 아닌, 안정적인, 설명 가능한 고품질의 보고서 출력을 제공합니다.
당신이 구축하는 것¶
실행 시, 엔진은 실제 천체 상태를 계산하고 활성화된 천문학적 요소를 기반으로 의미를 구성합니다. 동일한 페이로드에 대해서는 출력 결과가 바이트 단위로 안정적으로 유지됩니다. 개인화된 입력이 제공될 경우, 하우스 레벨 및 출생 컨텍스트 벡터가 활성화되어 사용자별 차이를 생성합니다.
이를 통해 당신의 팀은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:
- 예측 가능한 결과를 테스트, 품질 보증 및 캐싱에 활용: 동일한 요청은 항상 동일한 JSON을 반환합니다.
factor_details트레이스를 통해 모든 섹션에 대한 설명 가능한 보고서 구성.- 가벼운 신호 보고서에서 프리미엄 맞춤형 보고서로의 직관적인 경로.
- 기간 기반 깊이: 매일 (5~6가지 요소), 주간 (10가지), 월간 (11가지) 및 연간 (13가지) 요소 스택과 명시적인 가중치.
전체 아키텍처 개요¶
Full Horoscope Engine 아키텍처¶

Request-to-Response 아키텍처¶

결정론적 파이프라인¶
- 게이트웨이는 인증, 할당량 및 요청 정책을 검증합니다.
- 요청 계약 유효성 검사는 허용된 스키마와 옵션을 적용합니다.
- 엔진은 서명 소스, 기간 창 및 에피메리스 구성을 결정합니다.
- Swiss Ephemeris는 위치, 측면 및 하우스를 계산합니다 (적격한 경우).
- 집계 레이어는 기간을 샘플링하고, 이벤트(측면, 입력, 정지, 월식, 일식)를 추출하며, 드라이버를 순위 지정합니다.
- 해석 엔진은 고정된 순서, 명시적인 가중치 및 안정적인 해시 변형 선택을 사용하여 요인 사양을 편집 콘텐츠에 매핑합니다.
- 편집 엔진은 기간별 아크 구성(개방 → 전환 → 결과)을 사용하여 V2 콘텐츠 팩에서 섹션 설명을 생성합니다.
- 게이트웨이는 엔진 페이로드를 반환하고, 통합 메타데이터를 위해 기업 래퍼(
_enterprise,_api_metadata_)를 제공합니다.
결정론 보장¶
결정론은 우연이 아닙니다 — 모든 레이어에서 적용됩니다:
| 보증 | 적용 메커니즘 |
|---|---|
| 동일 페이로드 → 동일 요소 | 기간별 명시적인 요소 순서 + 고정된 가중치 |
| 동일 요소 → 동일 콘텐츠 변형 | SHA-256 안정적인 해시 인덱스 선택 |
| 동일 변형 → 동일 표현 | V2 콘텐츠 패키에서 결정론적인 표현 순환 |
| 동일 표현 → 동일 JSON | 편집 방향 일관성 + 인접 섹션 숨김 줄 제거 |
이를 통해 동일한 본문을 가진 두 개의 독립적인 요청을 해싱하여 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 안정적인 캐싱, QA 재테스트 및 재현 가능한 디버깅이 가능합니다.
공개 vs 개인화된 보고서¶
둘 다 프로덕션 환경에서 사용 가능합니다. 차이는 품질이 아니라 활성화 수준입니다.
공개 모드 (기호 기반)¶
별자리 기호와 날짜만 제공합니다. 엔진은 해당 기호가 해당 기간에 있는 모든 사용자에게 안정적이고 공유된 해석을 생성합니다.
- 광범위한 대상에게 적합하며 비용 효율적인 캐싱(12개의 별자리 × 4개의 기간 × 365일 = ~17,520개의 고유한 일별 캐시)
- 하우스 계산 없음 —
rising_sign,house_cusps및 신체house할당은null - 빠른 배포, 잡지 스타일의 운세, 프리미엄 티어에 적합
개인화 모드 (출생 정보 기반)¶
출생 정보를 제공하여 더 깊은 벡터를 활성화합니다 (birth_time, 좌표, 시간대). 같은 별자리를 가진 두 사용자는 하우스 위치와 상승 별자리 때문에 요소 점수를 다르게 받을 수 있습니다.
- 필수 필드:
birth_time(HH:MM) +birth_latitude+birth_longitude - 해제 기능: 상승 별자리, 12개의 하우스 꼭지점, 행성-하우스 할당, 그리고 하우스 중심 요소 (
daily_house_focus,weekly_house_focus,monthly_house_focus,yearly_house_focus) - 프리미엄 구독 및 높은 유지율 경험에 적합
- 풍부한 앱 모듈과 개인화 파이프라인을 지원
요소 기반 편집 모델¶
엔진은 명시적인 요소 스택에 의해 구동됩니다 - 천체의 찰나를 기반으로 계산된 결정론적 해석 드라이버 및 기간 집계. 각 기간에는 정의된 요소 순서와 명시적인 가중치가 있습니다.
기간별 요소 스택¶
| 기간 | 요소 수 | 주요 요인 |
|---|---|---|
| 매일 | 5-6 | sun_in_sign, moon_in_sign, transits_archetypes, aspects, daily_house_focus |
| 매주 | 10 | weekly_moon_phase, planetary_focus, retrograde_archetypes, weekly_theme_archetypes, weekly_house_focus |
| 매월 | 11 | monthly_lunation_archetypes, eclipse_archetypes, outer_planet_focus, monthly_theme_archetypes, monthly_house_focus |
| 매년 | 13 | jupiter_in_sign, saturn_in_sign, nodal_axis, yearly_house_focus, yearly_theme_archetypes |
추가 보고서 계층: - 행성: planet_core_archetypes, planet_condition_archetypes, planet_house_focus, planet_sign_archetypes - 생일: solar_return_tone, birthday_year_reset, natal_sun_house_year_theme - 각도: 계산되거나 덮어씌워진 주요 각도와 관련된 각도 중심 계층 - 행성 이동: 계산되거나 덮어씌워진 주요 행성 이동 아키타입과 관련된 행성 이동 중심 계층
각 요소는 명시적인 가중치를 가지고 있으며 (예: 매일 moon_in_sign: 1.15, 연간 yearly_theme_archetypes: 1.30) 이는 섹션 점수 및 강도 유도에 영향을 미칩니다.
이 모델은 무작위적인 문장 흐름을 방지하고 편집 스타일을 계산된 요인과 연결하여 완전한 추적 가능성을 제공합니다 (factor_details).
매일 개인 맞춤형 앱 통계 (주요 운성)¶
매일 개인 맞춤 모드에서는 엔진이 data.daily_personalized_stats에서 앱에 적합한 풍부한 통계 블록을 반환합니다. 이는 대시보드 카드 및 요약 위젯에 이상적입니다.
활성화 조건: period=daily 및 개인화된 생년월일 요청에는 birth_time 및 coordinates가 모두 포함되어야 합니다.
핵심 구성 요소:
overall_pulse— 종합적인 일별 생명력 점수archetype_scores— 여덟 차원의 세분화 (wisdom,creativity,confidence,intuition,allure,romance,career,emotions)harmony_discord— 상위 4개의 조화로운 신과 상위 4개의 불조화 신 운세 지표elemental_balance— 화/흙/공기/물 비율momentum_channels— 행성 운동 신호
페이로드 밀도 제어:
daily_stats_detail: "full"블록별 신뢰 수준을 포함한 전체 차트 데이터에 대한 사용daily_stats_detail: "compact"가벼운 클라이언트 페이로드 (모바일 위젯에 적합)
요청 설계 주요 사항¶
엔진은 천문학적 구성 및 렌더링 동작에 대한 명확하고 유형화된 제어를 지원합니다. 일반적인 옵션에는 다음이 포함됩니다:
| 필드 | 타입 | 목적 |
|---|---|---|
period | 문자열 | daily, weekly, monthly, yearly |
sections | 배열 | 포함할 라이프 영역 (예: general, career, love_singles) |
sign / birth | 문자열 / 객체 | 신호 소스 (공개 vs 개인화됨) |
target_date | 문자열 | 재현을 위한 명시적인 날짜 참조 (YYYY-MM-DD) |
zodiac_system | 문자열 | tropical 또는 sidereal |
ayanamsa | 문자열 | 천동 오프셋 시스템 (lahiri, fagan_bradley 등) |
house_system | 문자열 | placidus, whole_sign, equal, koch |
node_type | 문자열 | true (실제 값) 또는 mean (평균) 월간 노드 |
tenant_id | 문자열 | 다중 테넌트 또는 A/B 테스트 시나리오에 대한 캐시 네임스페이스 격리 |
게이트웨이에서 제공되는 응답 구조 보장¶
Gateway report responses pass through engine data and append wrappers:
-
_enterprise– 계획 티어, 할당량 및 속도 제한 메타데이터 -
_api_metadata_– 엔드포인트 정보, 지원 언어 및 요청 컨텍스트
For engine-backed report endpoints, _api_metadata_.supported_languages is English-only:
Language and Translation Policy¶
현재 라이브 엔진 기반 보고서 엔드포인트는 lang=en만 지원합니다. 이는 프로덕션 환경에서 결정론적인 편집 스타일을 유지하면서 번역 신뢰성을 별도로 관리하기 위한 의도적인 설정입니다.
게이트웨이 번역 보조 레이어 (lang=en|es|de|fr|pt)는 모든 비-호주소 보고서 엔드포인트에 대해 API 경계에서 번역된 출력을 제공합니다.
콘텐츠 파이프라인: V2 콘텐츠 패키¶
편집 콘텐츠는 엔진의 콘텐츠 저장소 내의 구조화된 V2 콘텐츠 패키에서 가져옵니다.
실행 시간에, 콘텐츠 저장소는 안정적인 해시 선택을 통해 4단계의 백업 체인을 사용하여 결정론적으로 변형을 선택합니다:
- 정확한 일치 (factor_type + factor_value + intensity)
- factor_type에 대한 모든 값 (factor_type + intensity)
- 섹션 내의 모든 요소 (section + intensity)
- 섹션 백업 템플릿
이 구조는 강도에 따른 편집 다양성을 보장하면서 동일한 시드를 유지하는 데 필요한 재현성을 보장합니다.
신뢰 모델: 폐쇄형 코어 + 오픈 소스 라이트¶
우리 주요 프로덕션 엔진은 폐쇄형 소스이며, 기업의 안정성, 깊이 및 관리 운영에 최적화되어 있습니다. 다음 사항을 포함합니다:
- 모든 기간에 대한 포괄적인 개인 맞춤형 보고서 (전체)
- 태양 반환 요소를 포함한 생일 주기 보고서
- 행성, 관계, 이동, 하우스 및 행성-하우스 보고서 세트
- 구성 가능한 SVG 휠 렌더링을 갖는 천문학적 출생 차트
- Redis 캐싱, 지표, 건강 상태 확인 및 수평 확장
독립적인 천문학자 및 개발자 평가를 지원하기 위해 다음과 같은 오픈 소스 라이트 엔진도 제공합니다:
OpAstro를 사용하여 엔진 품질을 평가하고, 요인 계산 로직을 탐색하며, Swiss Ephemeris 통합을 확인하십시오.
NumerologyAPI 엔터프라이즈 경로를 사용하여 더욱 풍부한 보고서 레이어, 광범위한 엔드포인트 커버리지 및 관리된 프로덕션 운영을 수행하십시오.
통합 경로¶
- 공개 수준 보고서부터 시작 – 매일/매주/매월/연간으로
sign만 사용. 출생 데이터는 필요 없음. 효율적인 캐싱. - 개인화된 출생 정보 추가 –
birth_time+ 좌표를 제공하여, 주에 대한 정보를 고려한 차별화된 분석을 가능하게 합니다. - 특정 보고서 패밀리 추가 – 행성, 관계, 천체 이동, 그리고 주별 엔드포인트를 통해 더욱 심층적인 제품 기능을 제공합니다.
- 출생 엔드포인트 추가 – 전체 출생 차트 JSON + 시각화를 위한 SVG 휠 및 고급 천문학 워크플로우를 지원합니다.
- 섹션을 활용하여 최적화 – UI가 필요로 하는
sections만 요청하여 데이터 크기를 줄입니다 (예:["general", "career"]). tenant_id를 사용하여 캐싱 격리 – 무료/프리미엄 티어 또는 A/B 테스트 변형을 캐시 오염 없이 분리합니다.
캐싱 전략¶
| 모드 | 캐시 효율성 | 전략 |
|---|---|---|
| 공개 (기호만) | 높음 – ~17,520개의 고유한 일일 캐시 | 다음 날 사전 워밍; TTL 1-4시간 |
| 개인화 (출생 정보 고려) | 낮음 – 사용자별 | 사용자별 캐시 키; TTL 24시간; Redis 권장 |