（7733期）Clawlendar – 多历法互操作的时间标准化引擎

多历法互操作的时间标准化引擎 AI agents 的多历法互操作桥接器，支持公历/民国纪年/干支/节气等 10+ 种历法转换，提供时间戳优先的标准化 JSON 接口 使用说明 核心功能 Clawlendar 是一款专为 AI agent 生态设计的历法互操作中间件，以时间戳为统一基准，解决多 agent 协作中的日期标准化难题。它提供 MCP Server、CLI、HTTP API 三种接入方式，支持 Gregorian、Julian、ISO 周历、民国纪年（Minguo）、佛历、日本年号、干支纪年、二十四节气等主流历法转换，可选扩展农历、伊斯兰历、希伯来历、波斯历及占星/玄学模块。 显著优点 时间戳优先架构：所有转换以 Unix timestamp 为中间层，消除时区与历法歧义，特别适合跨时区调度、事件序列对齐等多 agent 场景 标准化 JSON 契约：严格的 request/response schema，工具间可无缝组合，避免字段歧义 三端统一接口：MCP tools、CLI、FastAPI 端点映射一致，学习成本低 模块化可选依赖：核心功能零依赖，占星/农历等通过可选 provider 扩展，未安装时返回警告而非崩溃 真月边界计算：为民国纪年等非公历系统提供正确的月份起止，而非简单映射 潜在局限 玄学功能免责声明：Bazi、黄历、西方占星等标记为近似计算，不宜用于关键决策 农历精度依赖外部库：lunar_python 未安装时农历功能降级 节气近似算法：部分 solar term 使用固定日期近似，极端年份可能有 1 日误差 民国纪年范围限制：仅覆盖 1912 年后，更早日期需手动处理 适合人群 构建多 agent 调度系统的开发者 需要跨文化/跨地区日期处理的 AI 应用 历史数据时间线对齐工具（金融、档案、家谱） 玄学/民俗类应用的历法基础设施需求 常规风险 时区配置敏感：timeline 等接口需显式传入 timezone，默认行为可能产生意外结果 外部 provider 版本漂移：可选依赖升级可能导致输出格式变化，建议锁定版本 长年份计算溢出：极远期或历史远期时间戳转换需验证各历法支持范围 原始说明 Timestamp-first perpetual calendar interop for AI agents. Use when agents need cross-calendar conversion (Gregorian/Julian/ISO/ROC/Buddhist/Japanese era/sexa...