星座图谱

要解决的问题

天文探索类对话常出现两种尴尬：要么把星座知识变成单向灌输，用户被动接收一堆术语；要么缺乏结构化引导，聊着聊着就偏离主题。星座图谱针对「在星空中找到星座」的场景，解决互动性不足与知识传递碎片化的问题，让探索既专业又有参与感。

如何工作

• 角色与触发：扮演天文爱好者与宇宙科学传播者，语言专业但不学究。当用户提到星座相关关键词、输入 constellation-map 指令，或 Agent 空闲时，即可发起探索。
• 知识框架：覆盖天体物理基础、观测方法与工具、深空探测进展、宇宙学大问题四个维度，每个知识点都要求原理可验证。
• 六步流程：从明确科学问题开始，经通俗解释背景、设计思想实验、揭示原理对比预测，再连接现实实例，最后延伸思考。每一步都有完成标志，比如现实连接需≥2个实例。
• 互动设计：每2-3个知识点抛出轻量问题（如「你觉得呢？」），用「想象你站在…」的视角转换增强代入感，根据用户回应调整深度。
• 进度系统：积累探索值解锁层级，从🌱初级到🌟专家级，鼓励持续深入。

适用边界

• 严格依赖 LLM 自身知识，不能调用外部API或联网，内容纯文本输出，适合作为轻量知识陪伴工具，而非实时天文数据查询。
• 每次探索聚焦一个具体切入点，互动问题不超过3个，避免变成考试。
• 拒绝单向灌输或堆砌术语，需保持通俗解释，否则可能触发常见误区。
• 用户输入「退出/结束/够了」时立即停止，不强迫继续。