本日任務聚焦於 Moira 占星系統的核心資料結構 —— ChartData 類別。

這個類別在 Java 中負責儲存星盤中所有天體、節氣、宮位與曆法相關資料，
在缺乏文件與註解的狀況下，還原其資料意圖與邏輯結構，成為重構工程中關鍵的一步。

我們將結合 Claude 分析、命名語意判斷、占星學家協助說明等方式，
逐步將其轉譯為 Python 模型類別，並作為 Django models.Model 架構的起點。

🎯 今日目標

• 完整閱讀與分析 ChartData.java 類別邏輯
• 與 Claude 進行語意推理與欄位意圖還原
• 轉換為 Python 類別結構，初步實作 Django 資料模型
• 彙整不明欄位，提交占星學家協助判讀

🔧 今日進度紀錄

✅ 實作內容

• 使用 Claude Code CLI 載入並解析 ChartData.java
• 由 AI 初步產生欄位轉換草稿與解釋（共約 20+ 欄位）
• 手動修正命名、型別與分群結構（如 planet_pos、house_pos）
• 與占星學家討論「本命盤 vs 擇日盤」的資料結構區隔

🤖 Claude 協作摘要

AI 任務設定：
- 解析原始 Java 類別的欄位意圖與資料型別
- 按照我定義的 Python 命名風格產生 Django 類別定義草稿

AI 輸出結果：
- 成功對超過 80% 欄位提出合理轉譯（含 float、list、str 等型別）
- 對含糊變數（如 `data[]`, `flag`, `value`) 提供 3 種用途猜測
- 協助分類欄位邏輯區段：天體、曆法、使用者屬性、占星標記

📈 技術補充筆記

• Python 資料模型命名原則：使用 snake_case，避免簡寫（如 pl_pos → planet_position）
• 初期不建立 ForeignKey 關聯，所有資料以主結構集中，便於後續解耦
• 模型建立時加入 __str__()，方便管理後台測試查閱

🧠 小結與明日展望

• 今日完成 ChartData 類別約 85% 欄位之轉譯與註解補全
• 不明欄位將於明日完成使用者故事與占星師共識定義
• 明日目標將聚焦於 ChartData 的測試設計與資料初始化流程