JiInsight

JiInsight 是我用来练手的一个小项目，目前的核心功能是八字分析，后续还计划加入手相和面相等内容。

虽然项目不大，但我希望借它完整走一遍 AI 产品从想法、开发、测试到上线的流程，而不只是做一个能够调用模型的简单 Demo。

从理解八字的基本流程开始

做八字分析，首先要了解它最基本的流程：获取出生信息、生成八字、完成排盘，再根据排盘结果进行分析。

这也是我开发 JiInsight 时最先梳理的部分。只有明确每一步的输入和输出，才能知道哪些内容应该由程序计算，哪些内容适合交给大语言模型分析。

在这个项目里，排盘负责提供相对结构化的基础信息，模型则负责把这些信息组织成更容易理解的分析结果。当然，所有命理内容都仅供娱乐和参考，不应被当作现实决策的依据。

真正的难点是 Prompt 与模型选择

开发过程中，最花时间的并不是把模型接口接进来，而是设计 Prompt 和选择模型。

Prompt 决定模型如何理解排盘信息、从哪些角度展开，以及最终以什么方式表达；模型本身则决定了输出质量的基础线。如果模型没有选对，即使不断调整 Prompt，也很难得到真正理想的结果。

测试阶段，我主要对比了 GPT-5.5 和 Claude 4.8。我会将同一套 Prompt 分别交给两个模型，比较它们的输出，再根据结果继续修改 Prompt。这个过程并不是简单判断哪篇回答“看起来更好”，而是观察内容是否具体、前后是否一致，以及有没有真正结合排盘信息进行分析。

最终，我选择 Claude 4.8 作为八字分析模型。就测试结果而言，Claude 更容易给出具有实质内容的表达；GPT-5.5 的语言通常比较流畅，但部分描述偏模糊和宽泛，容易让人产生“好像适用于任何人”的感觉。

这次对比也让我更加明确：Prompt 优化并不是孤立存在的。模型决定能力边界，Prompt 则是在这个边界内尽可能稳定地引导结果。一个 AI 产品的体验，往往来自两者不断磨合，而不是找到一句所谓的“万能提示词”。

不只是完成一个功能

除了核心的八字分析，JiInsight 也加入了历史报告和人格卡等产品化设计。

与此同时，我也补充了接口调用保护、用户滥用与模型额度防护、数据埋点等能力。

对我来说，JiInsight 最有价值的地方并不是“做出了一个算命网站”，而是借助一个体量不大的项目，经历了需求梳理、业务流程理解、Prompt 设计、模型评估、风控防护和数据分析的完整过程。

当前状态

它目前仍然是一个练手项目，很多地方还有继续完善的空间。但也正因为如此，它让我看到：接入模型只是 AI 产品的起点，真正决定体验的，是开发者如何理解问题、设计流程，并持续判断模型给出的内容是否真的有价值。