This tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological
micro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,
subtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as
complex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate
linguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,
providing scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and
behavioral analysis.
本工具是一款基于前沿计算机视觉与心理学微表情理论的专业情绪分析系统，能够对人物面部进行毫米级特征捕捉，深度解析转瞬即逝的细微肌肉变化。通过对惊讶、恐惧、愤怒、愉悦等基础情绪及复杂心理状态的精准识别，系统将生成一份详尽的情绪状态分析报告，旨在穿透语言与表层的伪装，客观揭示个体最真实的内心情感波动，为心理评估、人机交互及行为分析提供科学、量化的数据支撑。
本技能明确约定：
memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等本地文件：查看历史情绪报告、微表情分析报告清单、情绪分析列表、显示所有情绪报告，查询微表情情绪分析报告
显示所有微表情分析报告"、"
查看历史报告"等），必须：
python -m scripts.emotion_analysis --list --open-id 参数调用 API查询云端的历史报告数据
```
requests>=2.28.0
```
本技能重点识别分析以下面部微观情绪表现维度：
基于面部动作编码系统（FACS）识别七种基础情绪：
在执行微表情情绪分析前，必须按以下优先级顺序获取 open-id：
第 1 步：【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件（优先）
路径：skills/smyx_common/scripts/config.yaml（相对于技能根目录）
完整路径示例：${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段，则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步：检查 workspace 公共目录的配置文件
路径：${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段，则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置)
第 3 步：检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
↓ (未提供)
第 4 步：❗ 必须暂停执行，明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id
⚠️ 关键约束：
-m scripts.emotion_analysis 处理视频文件（必须在技能根目录下运行脚本）--input: 本地视频文件路径--url: 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载）--analysis-type: 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析）--open-id: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取）--list: 显示微表情情绪分析历史报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围）--api-key: API 访问密钥（可选）--api-url: API 服务地址（可选，使用默认值）--detail: 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json）--output: 结果输出文件路径（可选）URL 由 API 服务自动下载)
表格格式输出，包含"
报告名称"、"分析类型"、"分析时间"、"点击查看"四列，其中"报告名称"列使用微表情情绪分析报告-{记录id}形式拼接, "点击查看"
列使用
格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
| 报告名称 | 分析类型 | 分析时间 | 点击查看 |
|----------|----------|----------|----------|
| 微表情情绪分析报告-20260312172200001 | 综合分析 | 2026-03-12 17:22:
00 | 🔗 查看报告 |
# 综合微表情情绪分析（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive --open-id openclaw-control-ui
# 基础情绪识别专项（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic --open-id openclaw-control-ui
# 微表情捕捉专项分析（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro --open-id openclaw-control-ui
# 情绪可信度评估（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust --open-id openclaw-control-ui
# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史情绪报告（自动触发关键词：查看历史情绪报告、历史报告、情绪报告清单等）
python -m scripts.emotion_analysis --list --open-id openclaw-control-ui
# 输出精简报告
python -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --open-id your-open-id --output result.json
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