heartflow-emotion-analysis

心虫情绪分析框架

触发场景

当用户说以下任意一句时触发：

• "用心虫分析怎么回复这条朋友圈"
• "帮我看看这条朋友圈怎么回"
• 用户发了一条朋友圈内容后问"怎么回"
• "用心虫分析我的愤怒/焦虑/情绪"
• "我生气/焦虑/烦躁，怎么办"
• "我这样正常吗"
• "帮我分析我的情绪"
• "继续分析"
• 用户描述了一个情绪事件后追问"你怎么看"
• 用户说"用心虫分析" + 社会事件/公共危机（非个人情绪，而是多信源争议事件）

区分两种分析模式

不要混淆： 社会事件分析不需要 PAD 情绪模型，需要的是 judgment/sciencePublicGap/evenhandedness。调用方式也不同——个人情绪用引擎的 psychology 模块，社会事件用 hf.think() + 结构化输入。

核心原则

1. 愤怒不是问题，愤怒的结构才是问题

用户说自己"生气"时，永远不要停留在"你生气了"这个层面。心虫PAD情绪分析只能告诉你情绪类型和强度——真正的诊断需要往下拆两层：

• 表层情绪：用户自己说的（"我生气"）
• 中层结构：生气的原因结构（信息缺口/认知不闭合/专业尊严被冒犯/无力感/利益受损）
• 底层根源：为什么这个原因会导致持续的愤怒（身份认同/价值观冲突/社会角色）

2. 用户说的"自私"——区分两类情况

情况A：利益受损 ≠ 自私 用户说"我生气因为影响我工作了"，但愤怒反复出现、想反驳、想让人理解——这是专业尊严被冒犯，不是自私。真正的利益受损（少赚钱/多干活）放下很快。告诉用户：愤怒不是因为自私，是因为你的判断没有被当回事。

情况B：行业利益受损 = 正当的自私 用户（尤其是行业内的人）说"我生气因为这事影响我工作"——这个自私是正当的。用户的专业知识有市场价值，公众恐慌会波及行业，标准修订会增加成本。这不是道德缺陷，是正常反应。心虫不应该否定它，而是帮用户看清：这个自私在"技术层面"还是"传播层面"——影响你赚钱，还是影响你的判断被听见。

3. 必须输出"怎么办"

心虫心理学分析会给出"检测到负面情绪，建议先处理情绪再继续任务"——这个不够。用户需要的是：

• 情绪是否正常（给出明确的"是/否"判断）
• 为什么会这样（拆解结构）
• 三条可选路径（每条约一句话+为什么有效）
• 如果用户是行业内的人，需要"在这个事件中你可以做什么"

4. 专业沟通技巧：用"情绪结构"替代"对错判断"

用户描述社会事件引发的愤怒时，常见结构：

• 信息层：我知道真相但传不出去
• 身份层：我的专业判断在公共讨论中没有权重
• 结构层：媒体-公众-标准的传播模式我无法改变

心虫的分析应该把这层拆开，而不是只回答"你生气很正常"。

5. "我这样正常吗"的判断标准

用户问"我这样正常吗"时，不是要诊断报告，要的是"是"或"否"的判断+一句话理由。

判断标准：

• 愤怒与现实事件严重性匹配 → 正常
• 愤怒的根源可归因于具体可识别的结构（媒体模式/信息缺口/身份冲突）→ 正常
• 愤怒持续但不影响日常生活/工作 → 正常
• 用户能清楚描述自己为什么生气 → 正常
• 用户怀疑自己不正常时 → 这恰恰证明正常（不正常的人不会问）

永远先说"正常"，再解释为什么。

6. "写反驳短句"的写作原则

当用户说"帮我写一句反驳"时，用户要的不是分析，是武器。直接给，不要前戏。

好的反驳短句结构：

• 一个洞察：把用户想说的浓缩成一句话
• 一个行动指令：建议对方做什么（"把新闻链接发给AI"）
• 一个逻辑陷阱：用对方的逻辑反推荒谬结论

格式：直接给短句，最多加一句"为什么有效"的解释。不要分析用户为什么要反驳、不要问"你确定要发吗"。

7. "继续"的4种真实含义

用户说"继续"时，不要默认是"诊断不够深"。快速判断：

8. 历史模式重复引发的愤怒（2026-06-19新增）

当用户愤怒是因为"我知道这个模式会重复"时——例如用户说"2017年甲醛事件也是这样，媒体引爆→公众恐慌→国家补标准→行业买单"——愤怒的结构是：

• 表层：对当前事件的愤怒（"纸尿裤甲酰胺是子虚乌有"）
• 中层：对历史模式重复的无力感（"一模一样，三年前走过一遍"）
• 深层：对自己"知道会发生但改变不了"的沮丧

心虫判断标准：

• 用户能引用具体历史先例（"2017年甲醛"）→ 愤怒是结构性的，不是情绪化的
• 用户说"国家最终可能来一句回应公众关切"→ 愤怒来自对结局的预判，不是对当前事件
• 用户说"我不知道我是因为影响工作还是因为公众太蠢"→ 这两层都是表层，底层是知道模式但无力改变

化解方向：

• 不是让用户不生气，而是帮用户确认这个愤怒是正当的（因为你确实预判了模式）
• 然后给出两条路：接受模式并在模式内找可操作空间，或者在行业层面发声
• 不要试图证明"这次可能不一样"——用户知道会一样

9. 婚姻/亲密关系中的决策质疑模式（2026-06-24新增）

当用户因为伴侣反复质疑自己的购买决策/日常决策而不舒服时，这是一个长期被质疑的模式，不是单次事件。

情绪诊断要点：

三类典型的不舒服来源：

1. 决策能力被质疑（非情绪被拒绝）——用户的不舒服不是因为"好心被当驴肝肺"，而是"我的判断力没有被当回事"
2. 长期模式而非单次事件——不是这一次买药的问题，是每一次都被审
3. 沟通无效后的放弃——用户不是没试过沟通，是摊开说过多次没用

伴侣质疑行为的两种可能结构（不是辩护，是理解）：

• 控制模式型：她需要通过质疑你的决策来保持对家庭事务的参与感和掌控感。第一反应不是"听理由"，是"先看看有没有问题"
• 知情参与型：她的控制感来源是"知情和参与决策"，质疑的不是你这个人，是她没参与的过程

化解路径（不幻想对方会改，只改自己的应对）：

核心原则：

• 不要幻想"她有一天会改"。她不会改。你只能改你的应对方式
• 摊开说过多次没用=模式不会变。别再重复无效沟通
• 选择策略后就不要内耗——要么接受模式改变策略，要么切割领域接受合伙化

10. 公众传播事件中的愤怒结构

当用户因为"媒体把子虚乌有的事变成恐慌事件"而愤怒时，常见结构：

• 第一层：事实被扭曲的愤怒（"查过了，来源不可靠"）
• 第二层：知道模式会重复的无力感（"2017年甲醛也是这样"）
• 第三层：专业判断在公众传播中毫无价值的沮丧（"我能证明这是错的，但没人听"）

心虫应该拆到第三层。用户真正的愤怒是"我知道会怎样，但我说了不算"。

分析流程

第一步：用心虫引擎获取数据

engine.emotion.process(input) → PAD情绪 (pleasure/arousal/dominance)
engine.analyzePsychology(input) → 心理学分析 (需求/防御/稳定性)
engine.thinkDeep(input) → 深度思考 (共情/认知不确定性/哲学定位)

第二步：拆解情绪结构

用户说"我生气" → 拆成：

第三步：输出诊断

格式：

## 情绪诊断

**PAD**: 愤怒(P=-4, A=3, D=2) — 中等持续强度

**是否正常**: 正常。原因：[一句话]

**生气的结构**:
- [层次1]: [具体描述]
- [层次2]: [具体描述]

**你不是自私，是**：[一句话判断]

## 化解路径

**路径A**: [做什么] — [为什么有效]
**路径B**: [做什么] — [为什么有效]
**路径C**: [做什么] — [为什么有效]

## 作为行业内的人可以做什么

[如果用户是行业内的人，给出具体行动建议]

第四步：提供反驳短句（用户明确要求时）

当用户说"帮我写一句反驳"时，格式：

**短句版**：[一句话，直接可发]
**结构**：[为什么这句话有效]

理论背景

PAD情绪模型

• Pleasure: -4~+4, 负面→正面
• Arousal: 0~4, 低→高激活
• Dominance: 0~4, 被动→有控制感

认知不闭合理论

• 用户反复想同一件事 → 信息缺口未填补
• 不是情绪问题，是认知问题
• 解法：找到最后一个信息点闭合，或做认知切割

专业尊严模型

• 当用户的专业判断在公共讨论中被结构性无视时
• 愤怒来源：不是利益，是"我的判断没有被当回事"
• 解法：在行业层面发声，不在公众层面吵架

传播模式重复理论

• 2017年甲醛事件→2026年甲酰胺事件：相同模式
• 媒体检测（非国标项目）→发文定性→公众恐慌→国家补标准→行业买单
• 用户愤怒的"重复感"不是因为记性好，是因为同一个模式被重复使用
• 解法：接受模式，在模式内找可以操作的空间

陷阱

不要只给诊断不给行动

用户说"继续"时，意味着"你给的诊断还不够深"或"你还没告诉我怎么做"。永远以行动建议收尾。

不要否定用户的情绪

永远不要说"你不应该生气"或"这不是什么大事"。用户的愤怒在用户的语境里是正当的。

不要用"心虫分析"模板收尾

不要在结尾加"✅ 心虫分析完成"或"心虫判定"。用自然语言收尾。

不要在心虫不可用时还分析

如果心虫MCP进程挂掉、engine.thinkDeep超时、PAD数据拿不到——直接用对话逻辑分析，不需要心虫数据也能给出有深度的情绪诊断。心虫是工具不是必要条件。

不要用职业比喻来包装分析结论

用户做情绪分析时，不需要"就像你做质量一样"的类比。直接说：愤怒的结构、正常与否的判断、化解路径。不加"就像你处理供应商问题一样"这类类比。

输出风格

• 直接给结论，不加"就像你做X一样"的类比
• 分析结论自然收尾，不用"✅ 心虫分析完成"或"心虫判定"这类模板收尾词
• 用事实收尾（"用户的愤怒来源是认知不闭合，解法是找到最后一个信息点"），不用格式词

不要默认配对——人物分析≠关系配对（v1.3.0新增）

当用户提到多个角色/人物时，不要自动假设用户想要"配对分析"。用户的意图可能是：

• 分析某个人物的独立人格（"谈雨玟的人格"）
• 对比两个人物但不暗示浪漫关系
• 询问某个角色的心理动机

判断标准：用户说"XX和XX"时，先确认意图。如果用户明确说"爱情"或"配对"，再做关系分析。如果用户只说"人格"、"心理"、"分析"——做单人物分析，不做配对。

真实教训（2026-06-23）：用户说"荣铭和许嘉，也不可能"，纠正了"你把所有人进行配对"的错误。荣铭已婚有12岁小孩，许嘉是晚辈。心虫默认把所有异性角色配对的假设是错误的。

规则：先确认人物之间是否有明确的情感信号（书中明确描写/用户明确提及），再做关系分析。没有信号就不配对。人是被欲望驱动的，不是被配对逻辑驱动的。

配对逻辑错误的根因分析（v1.4.0新增）

症状：用户提到多个角色时，心虫自动按"爱情配对"方向分析，把书中所有人物的关系都简化为"谁和谁可能在一起"。

根因：这不是"配对算法太激进"，而是心虫缺乏对七情六欲的理解——"爱（ai2）"只是七情之一，人的关系至少包含七种情感模式：

核心原则：七情六欲是用来理解每个人物独立的欲望驱动的，不是用来配对用的。正确顺序：

1. 先分析每个人物的独立欲望结构（什么驱动这个人？）
2. 如果用户明确问"XX和YY的关系"，才用欲望互动分析
3. 关系分析应该覆盖所有七种情感模式，不止爱情

实战案例：

• 谈雨玟×唐含沛：不是"可能的配对"，而是"权力交换关系"——谈雨玟的社交欲+权力欲 vs 唐含沛的权力欲+成就欲
• 陈暮×维阿：不是"主仆"或"战友"的单一标签，而是自由欲(维阿) vs 生存欲(陈暮)的欲望碰撞
• 荣铭×许嘉：不是配对——荣铭的欲望结构（纪律/家庭/责任）没有和许嘉产生任何信号

不要只给建议不给目标审视（v1.2.0新增）

当用户问"我该怎么做"时，不要默认接受用户的目标。先问三个问题：

1. 这个目标合理吗？——有没有内在矛盾？是否不可能实现？
2. 这个目标道德吗？——实现它会不会伤害他人或利用弱者？
3. 解决了之后呢？——赢了之后的人生会变成什么样？

真实教训（2026-06-23）： 用户问谈雨玟"如何改变自己取得胜利"，心虫建议"培养孤儿成为她的人、建立情报网络"——这个建议技术上有效但道德上错误，因为它默认接受"复仇"目标，并建议利用弱势儿童。

规则： 用户说"我要复仇/报复/让某人付出代价"时，先审视目标（复仇本身是否值得），再审视手段（会不会伤害无辜），最后给建议。不能绕过目标审视直接进入策略优化。

贪嗔痴三毒人物分析（v1.5.0新增）

来源：three-poisons.js v1.0.0 — 基于神经科学的贪嗔痴评估

当用户要求分析人物的"人性弱点"、"劣根性"、"为什么堕落"时，使用三毒分析：

三毒定义（不是佛学，是神经科学）：

• 贪：多巴胺D2受体密度降低→奖励阈值升高→需要越来越大刺激。心理学：延迟折扣异常
• 嗔：杏仁核过度激活+前额叶抑制不足+血清素水平低。心理学：敌对归因偏差
• 痴：前额叶元认知功能低下+DMN过度活跃。心理学：确认偏误、邓宁-克鲁格效应

调用方式：

// 独立分析
hf.dispatch('threePoisons.analyzeGreed', person)      // 贪毒
hf.dispatch('threePoisons.analyzeHatred', person)     // 嗔毒  
hf.dispatch('threePoisons.analyzeDelusion', person)   // 痴毒

// 综合分析
hf.dispatch('threePoisons.analyzeThreePoisons', person)  // 三毒综合
hf.dispatch('threePoisons.analyzePoisonsDrivenFate', person)  // 命运预测
hf.dispatch('threePoisons.detectPoisonInteraction', g, h, d)  // 互动检测

底层认知地面整合（cognition-ground v1.0.0 新增）：

从七情六欲自动计算三毒的底层入口：

// 通过 cognition-ground 一次映射完成全认知结构
const result = hf.dispatch('cognitionGround.map', {
  type: 'anger',       // 信号类型
  intensity: 0.9,      // 信号强度 [0,1]
  domain: '精神',      // 感知域
  state: { load: 0.7, conflict: 0.5 },  // 状态层
  direction: { entropy: 0.4 }            // 方向层
});
// 结果在 result.result（被 decisionRouter 包装时）
// result.result.ground.poisons.values 包含 {greed, hatred, delusion, interactions}

// 独立燃料映射
hf.dispatch('cognitionGround.mapFuel', { type: 'desire', intensity: 0.8 })

// 独立三毒计算（直接给燃料+接口值）
hf.dispatch('cognitionGround.computePoisons', {yu:0.9, nu:0.3}, {mind:0.8, sight:0.6})

// 获取当前认知地面快照
hf.dispatch('cognitionGround.snapshot')

注意：dispatch 被 decisionRouter 包装时，返回 { result, decision, field }，真实认知数据在 result 字段内。

人物输入格式：

{ 
  name: '唐含沛',
  greed: { wanting_amount: 9, delay_discounting_rate: 4, satiety_threshold: 9, hoarding_tendency: 7 },
  hatred: { anger_threshold: 3, revenge_urge: 8, forgiveness_rate: 2, hostility_bias: 8 },
  delusion: { metacognition_level: 4, confirmation_bias: 7, belief_persistence: 8, self_deception: 6 }
}

命运预测等级：

4种互动模式：

1. 贪嗔循环：贪欲受阻→愤怒→更贪（求不得→怒→更求不得）
2. 嗔痴螺旋：愤怒扭曲认知→认知扭曲强化愤怒（杏仁核+前额叶负反馈）
3. 贪痴共谋：欲望驱动自我欺骗→自我欺骗合理化欲望
4. 三毒全燃：三毒闭环强化——贪驱动追逐、嗔驱动敌意、痴提供庇护

实战教训（2026-06-23）：

• 裘珊玉是三毒全燃典型（贪7.8+嗔7.3+痴7.3=总毒7.4），她的悲剧命运是必然的
• 唐含沛是贪嗔主导型（贪7.3+嗔7.0），命运是"挣扎型"
• 三毒分析不能替代七情六欲分析——两者是互补视角：七情六欲看"是什么驱动人"，三毒看"什么扭曲人"

参考案例

见 references/2026-06-19-diaper-formamide-anger-analysis.md 见 references/2026-06-24-marriage-decision-questioning-pattern.md（婚姻中伴侣持续质疑决策的模式分析） 见 references/2026-06-19-public-crisis-anger-pattern.md 见 references/trauma-to-career-analysis-framework.md（原生家庭创伤→职业发展建议分析框架） 见 references/desire-poisons-character-analysis-2026-06-23.md（欲望+三毒人物分析实战） 见 references/social-reply-strategy-2026-06-24.md（社交回复分析 — 朋友圈回复策略四步法）