ऐसी श्रेणी में जहाँ ज़्यादातर AI ज्योतिष apps एक अकेले LLM कॉल को रोज़ाना की कुंडली टेम्पलेट में लपेट देते हैं, वहीं Cosmic Story v2 संरचना के स्तर पर कुछ अलग करता है: यह जो भी artifact बनाता है, AI को कॉल किए जाने से पहले ही वह एक चार-कारक संयोजन चरण से होकर गुज़रता है। यही चरण आउटपुट को ऐसा महसूस कराता है मानो उसे पता हो कि यह अध्याय किसके लिए है, कब के लिए है, और किस रूप में है।
यह पोस्ट उन चार कारकों के बारे में बताती है, हर एक का उद्देश्य समझाती है, और दिखाती है कि वे कैसे मिलकर एक ही प्रॉम्प्ट बनते हैं।
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│ 1. Person + bond context │
│ 2. Astrological surface │
│ 3. User signal │
│ 4. Cadence shape │
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composed prompt
↓
AI generation
↓
post-process + encrypt
↓
surface in app
Each factor brings orthogonal information. None is redundant with another. Drop one and the output regresses noticeably; add a fifth and the prompt becomes muddier without gaining signal.
Who is this artifact for? What's their relationship to the user? What do we know about how this bond has felt recently?
This factor includes:
- The person's name and type-of-relationship label (partner, sister, friend, parent, mentor, etc.).
- Aggregated texture from the user's recent activity about this person: how many check-ins included this person's "with-tag", how many journal entries mentioned them, how the resonance scores for this bond have moved.
- A short summary of recent chapters about this person, so today's chapter has continuity with yesterday's.
This is the dominant signal. Astrology can add texture, but if the prompt doesn't anchor on a specific person and the texture of that bond, the output drifts toward generic.
This is what makes the output cosmic story rather than journal app. But — critically — it's a modifier, not a dictionary.
Calculated via Swiss Ephemeris (sweph), वही लाइब्रेरी जो हर गंभीर ज्योतिषी के औज़ारों को शक्ति देती है। इस कारक में शामिल हैं:
- उपयोगकर्ता की जन्म कुंडली।
- उपयोगकर्ता और उस विशेष व्यक्ति के बीच सामंजस्य (मूलतः आकाश में उनका रिश्ता)।
- वर्तमान गोचर — असली ग्रह अभी क्या कर रहे हैं, उपयोगकर्ता की कुंडली और सामंजस्य कुंडली के सापेक्ष।
आउटपुट में 1 से 3 पहलू चिप्स मिलते हैं — छोटे संरचित टैग जैसे "चंद्र त्रिकोण शुक्र" या "बुध वक्री वर्ग सूर्य" — जिन पर अध्याय एक संशोधक की तरह टिक सकता है। अध्याय को यह नहीं कहना पड़ता कि "बुध 14° मिथुन पर है, आपके जन्म सूर्य के वर्ग में"। यह कुछ ऐसा कहता है जैसे "आज सीधी बात कहना मुश्किल रहेगा; एक छोटा वाक्य तीन से बेहतर है"।
डिफ़ॉल्ट आवाज़ सरल भाषा होती है। शब्दजाल मोड ज्योतिष-परिचित उपयोगकर्ता के लिए वैकल्पिक है — वही प्रॉम्प्ट, बस पोस्ट-प्रोसेसर सतही शब्दावली को तकनीकी शब्दों में बदल देता है।
हाल ही में app में, इस उपयोगकर्ता के लिए, क्या हुआ है? खासतौर पर:
- हाल की चेक-इन: मूड, ऊर्जा, with-tag पैटर्न।
- संबंधित बंधन के लिए रेज़ोनेंस स्कोर: इस हफ़्ते Communication, Intimacy, Growth, Conflict कहाँ बदले।
- इस थ्रेड के कोच संदेश (यदि कोई हों) — केवल संदर्भ के लिए, AI प्रदाता को शब्दशः पढ़ने के लिए नहीं।
यही बात अध्याय को ऐसा महसूस कराती है मानो इंजन को आपका पूरा हफ़्ता याद हो। इस कारक के बिना, आज का अध्याय एक जैसा रहेगा, चाहे आप कैसे भी मौजूद रहे हों।
यह किस प्रकार की कृति होनी चाहिए?
- एक दैनिक अध्याय (सबसे आम स्थिति)।
- एक साप्ताहिक रविवारीय सारांश पत्र।
- एक कोच उत्तर (Luminara मोड)।
- एक अनुष्ठान संकेत।
- एक इनबॉक्स कार्ड (नए-बंधन पल्स, मौसम, रिफ़्रेश, आदि)।
ताल सही टेम्पलेट चुनती है, सही लंबाई बजट (अध्याय ≈ 220 शब्द; कोच उत्तर ≈ 120 शब्द; अनुष्ठान संकेत ≈ 30 शब्द), और सही टोन संशोधक। इसके बिना, इंजन को संदर्भगत संकेतों से अंदाज़ा लगाना पड़ता, जो नाज़ुक है।
तैयार किया गया prompt यूज़र डेटा का सीधा जोड़ नहीं होता। composition चरण में:
- कच्ची PII हटाई जाती है। prompt प्रोवाइडर तक पहुँचने से पहले नामों को टोकन में बदला जाता है (
PERSON_1, PERSON_2); जनरेशन के बाद post-processor इन टोकन को वापस असली नामों से बदल देता है। - जर्नल एंट्री साफ़ की जाती हैं जिन्हें यूज़र ने प्राइवेट चिह्नित किया है।
- एक system prompt जोड़ा जाता है जिसमें anti-claim सुरक्षा-नियम शामिल होते हैं (कोई मेडिकल / फर्टिलिटी / सटीकता के दावे नहीं; कोई तुलनात्मक बदनामी नहीं; कोई क्लिनिकल-विकल्प वाली भाषा नहीं)।
- cadence टेम्पलेट चुना जाता है — chapter / recap / coach / ritual / nudge — हर एक का अपना संरचित आउटपुट स्कीमा होता है।
पूरा payload AI_GENERATION_ADAPTER symbol token के ज़रिए AI प्रोवाइडर को जाता है। यह अडैप्टर बदला जा सकता है; आज My Zodiac AI एक प्रोवाइडर का इस्तेमाल करता है, कल कोई दूसरा हो सकता है, और इंजन को इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता।
जैसे ही AI जवाब देता है, चार चीज़ें होती हैं:
- क्राइसिस क्लासिफायर — जाँचता है कि उपयोगकर्ता का हालिया इनपुट या यह आउटपुट किसी संकट से जुड़ी भाषा रखता है या नहीं। अगर हाँ, तो स्थानीय सहायता संसाधनों को प्रमुखता से सामने लाता है।
- आस्पेक्ट-चिप एक्सट्रैक्टर — आउटपुट से 1 से 3 ज्योतिष चिप्स निकालता है।
- एंटी-क्लेम फ़िल्टर — ऐसी कोई भी भाषा हटा देता है जो 30+ बंध की वर्जित सूची (मेडिकल, सटीकता, पार्टनर-कंट्रोल) का उल्लंघन करती है।
- AES-256 एन्क्रिप्शन — चैप्टर का मुख्य भाग MongoDB में लिखे जाने से पहले एन्क्रिप्ट किया जाता है।
फिर आर्टिफैक्ट को सहेजा जाता है (soulwise_chapters में), एक EventEmitter2 इवेंट ट्रिगर होता है (CHAPTER_COMPLETED), और इनबॉक्स उसे सामने ले आता है।
ज़्यादातर AI ज्योतिष app एक ही LLM कॉल को लपेट देते हैं। फोर-फैक्टर इंजन वही संरचनात्मक वजह है जिसके चलते Cosmic Story v2 के आउटपुट ऐसे लगते हैं जैसे उन्हें पता हो कि वे किसके लिए और कब बने हैं। यही वजह है कि यह इंजन हर सक्रिय premium यूज़र के लिए हर हफ़्ते 35 तक अलग-अलग AI-जनित कंटेंट तैयार कर सकता है, और फिर भी दोहराव जैसा नहीं लगता — हर रचना व्यक्ति + संकेत + लय के एक अलग संयोजन से बनती है।
संरचना के लिहाज़ से यही है असली धार: इस श्रेणी में कोई और इस तरह प्रॉम्प्ट नहीं बुनता। Co-Star हर यूज़र के लिए दिन में एक प्रॉम्प्ट लपेटता है। The Pattern तो ताज़ा कंटेंट बनाता ही नहीं। Paired सिर्फ़ एक रिश्ते को मॉडल करता है।
चार फैक्टर, एक पाइपलाइन, आठ तरह की रचनाएँ। यही है वह इंजन।