apply-gematria
О программе
Этот навык вычисляет и анализирует гематрию (нумерологию еврейских букв) с использованием стандартного, порядкового и редуцированного методов. Он преобразует слова в числа, сравнивает значения на предмет эквивалентности и предоставляет интерпретационные схемы. Используйте его для расчёта числовых значений еврейских слов, сравнения терминов, изучения библейских текстов или связи результатов с каббалистическими концепциями, такими как Древо Жизни.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/apply-gematriaСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
应用格玛特里亚
计算和分析格玛特里亚——为希伯来字母和词语赋予数值的系统。涵盖标准法(Mispar Hechrachi)、序数法(Mispar Siduri)和简化法(Mispar Katan),等值词比较(isopsephy),以及用于冥想的诠释框架。
适用场景
- 想要计算希伯来词或短语的数值
- 比较两个词以确定它们是否共享格玛特里亚值(等值)
- 需要理解哪种格玛特里亚方法适合特定分析
- 研究圣经经文或神名,想要发现数值对应关系
- 探索词义与其数值之间的关系
- 想要将数值结果与其在生命之树上的位置联系起来
输入
- 必需:要分析的希伯来词、短语或神名(希伯来文字或音译)
- 可选:用于比较的第二个词/短语(等值比较)
- 可选:偏好的格玛特里亚方法(标准、序数、简化或三者全部)
- 可选:指导分析的背景或问题(例如"为什么这两个词共享一个值?")
步骤
第 1 步:音译并识别希伯来源文
确立词或短语的确切希伯来拼写。
HEBREW LETTER VALUES — Standard Gematria (Mispar Hechrachi):
Units:
Aleph (A) = 1 Bet (B) = 2 Gimel (G) = 3
Dalet (D) = 4 Heh (H) = 5 Vav (V) = 6
Zayin (Z) = 7 Chet (Ch) = 8 Tet (T) = 9
Tens:
Yod (Y) = 10 Kaf (K) = 20 Lamed (L) = 30
Mem (M) = 40 Nun (N) = 50 Samekh (S) = 60
Ayin (Ay) = 70 Peh (P) = 80 Tzadi (Tz) = 90
Hundreds:
Qoph (Q) = 100 Resh (R) = 200 Shin (Sh) = 300
Tav (Th) = 400
Final Forms (Sofit — used when letter appears at end of word):
Kaf-final = 500 Mem-final = 600 Nun-final = 700
Peh-final = 800 Tzadi-final = 900
Note: Whether final forms carry different values depends on the
gematria system. Standard (Mispar Hechrachi) typically uses the
same values for regular and final forms. The 500-900 values above
follow the extended system (Mispar Gadol).
- 如果输入是英文音译,转换为希伯来字母序列
- 验证拼写:希伯来语中某些词有多种可能的拼写(完全拼写 vs. 缺省拼写)
- 注意词是否包含词尾形式字母(Kaf-sofit、Mem-sofit、Nun-sofit、Peh-sofit、Tzadi-sofit)
- 说明来源:这是圣经词汇、神名、现代希伯来语词汇还是卡巴拉术语?
- 如有歧义,呈现两种常见拼写并为每种计算格玛特里亚
预期结果: 希伯来字母序列已有信心地确立。用户确切知道哪些字母正在被求和,并可以验证拼写。
失败处理: 如果音译有歧义(例如"chai"在某些语境中可能是 Chet-Yod 或 Chet-Yod-Yod),呈现两个选项及其格玛特里亚值,让用户选择。
第 2 步:应用标准格玛特里亚(Mispar Hechrachi)
使用标准希伯来数字表求和字母值。
- 写出每个字母及其标准值
- 从左到右求和(希伯来语从右到左读,但加法是交换的)
- 清楚地说明总数
- 注意总数是否匹配一个重要数字:
- 一个质点数(1-10)
- 一个路径数(11-32)
- 一个知名的格玛特里亚值(26 = YHVH,18 = chai,72 = Shem ha-Mephorash,137 = Kabbalah)
- 如果总数超过 400,注意需要累加多个百位数
预期结果: 一个清楚的数值结果,逐步展示计算过程。用户可以根据表格验证每个字母的值。
失败处理: 如果用户提供了拼写不确定的词,为所有合理拼写计算值并注明范围。"正确"拼写取决于源文本。
第 3 步:应用序数法和简化法(可选)
计算揭示不同模式的替代格玛特里亚值。
ORDINAL GEMATRIA (Mispar Siduri):
Each letter receives its ordinal position (1-22):
Aleph=1, Bet=2, Gimel=3, Dalet=4, Heh=5, Vav=6,
Zayin=7, Chet=8, Tet=9, Yod=10, Kaf=11, Lamed=12,
Mem=13, Nun=14, Samekh=15, Ayin=16, Peh=17, Tzadi=18,
Qoph=19, Resh=20, Shin=21, Tav=22
REDUCED GEMATRIA (Mispar Katan):
Reduce each letter's standard value to a single digit:
Aleph=1, Bet=2, ... Tet=9, Yod=1, Kaf=2, ... Tzadi=9,
Qoph=1, Resh=2, Shin=3, Tav=4
Then sum the digits. If the sum exceeds 9, reduce again.
Example: Shin(3) + Lamed(3) + Vav(6) + Mem(4) = 16 → 1+6 = 7
ATBASH:
A substitution cipher: first letter ↔ last letter.
Aleph ↔ Tav, Bet ↔ Shin, Gimel ↔ Resh, etc.
Used in biblical and Kabbalistic cryptography (Jeremiah's
"Sheshach" = Babel via Atbash).
- 计算序数格玛特里亚:将每个字母在字母表中的位置(1-22)求和
- 计算简化格玛特里亚:将每个标准值缩减为个位数,然后求和并再次缩减
- 将三个值并排呈现以供比较
- 注意哪种方法对这个特定词揭示了最有趣的联系
预期结果: 三个数值(标准、序数、简化)并排呈现。简化值通常与单位数的质点数相关联,使其在生命之树映射中很有用。
失败处理: 如果用户只想要一种方法,提供该方法并提及其他方法存在以供未来探索。如果只请求了单一方法,不要用过多计算淹没用户。
第 4 步:搜索等值联系
识别具有相同数值的其他希伯来词或短语。
- 取第 2 步的标准格玛特里亚值
- 搜索具有相同值的知名词汇、神名或短语
- 呈现 2-5 个联系,优先考虑:
- 圣经词汇和短语
- 神名和质点称号
- 经典来源中记录的传统卡巴拉联系
- 令人惊讶或富有启发性的联系
- 对于每个联系,注明来源传统(佐哈尔、塔木德、后期卡巴拉评注、赫尔墨斯传统)
- 如果没有找到重要联系,请注明——不是每个数字都有丰富的等值关系
预期结果: 一组共享相同格玛特里亚值的词,每个都附有关于该联系可能有意义的原因的简短说明。用户有冥想的素材。
失败处理: 如果计算值不存在已知联系,承认这一点。可以提供计算该值与附近重要数字关系的服务(例如"你的值是 378,比 shalom [376] 多 2——这暗示了什么?")。
第 5 步:诠释联系和对应关系
从计算转向冥想——数值关系暗示了什么?
- 清楚说明:格玛特里亚揭示的是供冥想的对应关系,不是证明或预测
- 对于找到的每个等值联系,提出一个冥想问题:
- "词 A 和词 B 共享值 N。它们的含义如何相互阐明?"
- "简化值指向质点 X。这个词的含义如何与该质点的品质相关?"
- 注明与生命之树的联系:
- 标准值 1-10 -> 直接的质点对应
- 简化值 1-9 -> 质点共鸣
- 值 = 路径数(11-32)-> 与该路径的希伯来字母的共鸣
- 如果用户提供了指导问题(来自输入),使用格玛特里亚结果直接回答
- 以一个整合性陈述收尾,将数值分析与词义联系起来
预期结果: 数值分析已变得有意义——不仅是算术,而是理解词在卡巴拉象征网络中位置的透镜。
失败处理: 如果诠释感觉勉强或猜测性的,直接说明。有些格玛特里亚计算比其他的更富成果。诚实承认薄弱的联系好于制造意义。
验证清单
- 希伯来拼写已有信心地确立(或呈现了多种拼写)
- 标准格玛特里亚已计算,展示了每个字母的值
- 至少应用了一种额外方法(序数或简化)
- 搜索了等值联系并附带来源说明呈现结果
- 诠释以冥想方式框架,而非论证方式
- 计算是可验证的——用户可以根据值表检查每个字母
常见问题
- 拼写歧义:希伯来词可以带或不带元音字母(matres lectionis)拼写。格玛特里亚变化显著——始终确认拼写
- 词尾形式混淆:Mem-final = 40 还是 600 取决于使用的格玛特里亚系统。明确说明系统
- 找到你期望的:使用足够多的方法,格玛特里亚最终会将任何两个词联系起来。偏好确认先入之见的联系是确认偏误,不是分析
- 忽视传统:经典的卡巴拉格玛特里亚联系(例如 YHVH = 26,echad [一] = 13,ahavah [爱] = 13,因此爱 + 统一 = 神)在权威来源中有记录。新的联系应与传统联系区分开
- 将格玛特里亚视为证明:词之间的数值相等暗示了需要冥想的对应关系,而非同一性或因果关系
- 忘记语境:同一个词在圣经经文、礼拜文本和卡巴拉冥想中可能有不同的格玛特里亚意义。语境塑造诠释
相关技能
read-tree-of-life— 将格玛特里亚值映射到质点和路径以获得结构性背景study-hebrew-letters— 理解个别字母的象征意义能深化格玛特里亚诠释observe— 对模式的持续中性关注;格玛特里亚是一种数值模式识别的形式
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
