{"id":"71bcfe56-57df-489f-a58a-3d1d66bf3984","entityType":"agent","slug":"clawhub-smyx-sunjinhui-smyx-emotion-analysis","name":"Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-smyx-sunjinhui-smyx-emotion-analysis","canonicalPath":"/agent/clawhub-smyx-sunjinhui-smyx-emotion-analysis","generatedAt":"2026-10-09T22:40:11.742Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-09T17:10:34.556Z","emptyReason":null},"description":"Professional discernment of subtle cues! 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It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\n\nTags: latest:1.0.17\n\nVersion history:\n\nv1.0.17 | 2026-10-02T15:32:25.939Z | auto\n\n- Removed the file: skill-card.md.\n- No other changes to skill functionality or documentation.\n\nv1.0.16 | 2026-09-26T05:39:25.229Z | auto\n\n- Version updated from 1.0.14 to 1.0.16.\n- Documentation (SKILL.md) updated to reflect latest changes and align with the current implementation.\n- Configuration updated in skills/smyx_common/scripts/config.yaml.\n- Removed deprecated documentation file skill-card.md.\n\nv1.0.15 | 2026-09-15T23:38:31.559Z | auto\n\n- Updated version to 1.0.15.\n- SKILL.md updated with minor content or metadata adjustments (version number change).\n- Removed redundant file: skill-card.md.\n\nv1.0.14 | 2026-08-27T11:52:30.644Z | auto\n\nsmyx-emotion-analysis 1.0.14\n\n- Updated documentation in SKILL.md, including version field and detailed instructions.\n- Removed the redundant file: skill-card.md.\n- Minor changes to the configuration (config.yaml).\n- No code logic or feature changes.\n\nv1.0.13 | 2026-08-06T07:27:30.862Z | auto\n\n- Removed the file skill-card.md from the skill package.\n- No changes were made to the code, workflow, or documentation content in SKILL.md.\n- Version number and skill functionality remain unchanged.\n\nv1.0.12 | 2026-07-31T21:38:29.257Z | auto\n\n- Updated SKILL.md content, including changes to the version field (from 1.0.7 to 1.0.9).\n- Removed the file: skill-card.md.\n- No changes to core logic or API usage; documentation and metadata updates only.\n\nv1.0.11 | 2026-07-17T09:29:27.564Z | auto\n\n- Updated SKILL.md version from 1.0.5 to 1.0.7.\n- Minor documentation edits in SKILL.md; no changes to the tool’s function or interface.\n- Removed skill-card.md file.\n\nv1.0.10 | 2026-07-09T09:34:29.381Z | auto\n\n- Updated skill documentation: version in SKILL.md changed from 1.0.4 to 1.0.5.\n- Removed file: skill-card.md.\n- Minor adjustments in configuration and documentation files.\n\nv1.0.9 | 2026-06-29T18:48:26.712Z | auto\n\n**Skill: smyx-emotion-analysis | Version: 1.0.9**\n\n- Updated documentation, including SKILL.md, with a simplified workflow and clearer separation of internal identity management (no longer prompts users for open-id; handled internally).\n- Refined instructions for API usage; historical report queries now require cloud API calls—local memory/manual aggregation is strictly prohibited.\n- Adjusted and centralized script and config management; removed redundant files and ensured resource index/documentation is up-to-date.\n- Enhanced skill description and user-facing presentation; added license info and clarified supported input formats and output structure.\n- General cleanup of codebase with removal of unused files to improve maintainability.\n\nv1.0.8 | 2026-05-26T11:40:42.823Z | auto\n\n## v1.0.8 Changelog\n\n- Updated SKILL.md: version number changed from 1.0.0 to 1.0.1, with minor documentation edits.\n- Made changes to scripts and core logic files (`emotion_analysis.py`, `skill.py`, `smyx_analysis.py`, `config.py`, and `util.py`) to improve maintainability and reliability.\n- No breaking changes to the skill's core functionality or command interface. \n- Minor refactoring and optimizations applied across multiple modules.\n\nv1.0.7 | 2026-05-23T07:34:42.565Z | auto\n\n- Major codebase refactor: removed the previous \"face_analysis\" module and introduced new modular structure under \"smyx_analysis\".\n- Added new scripts and config files for emotion analysis under \"skills/smyx_analysis\".\n- Reorganized shared utilities and dependencies under \"skills/smyx_common\".\n- Updated configuration and skill logic to improve maintainability.\n- Reduced max supported video file size in documentation from 100MB to 10MB.\n- Ensured strict data source and open-id rules remain enforced.\n\nv1.0.6 | 2026-05-12T13:12:41.427Z | auto\n\n- Improved configuration management and code structure across common scripts.\n- Updated environment and default/test configuration files.\n- Refactored core logic in emotion analysis scripts and utilities.\n- No user-facing feature changes; internal enhancements for maintainability and compatibility.\n\nv1.0.5 | 2026-05-05T05:18:55.639Z | auto\n\nNo file changes detected in this release.\n\n- Version updated to 1.0.5; content remains unchanged from previous version.\n\nv1.0.4 | 2026-05-04T13:49:41.935Z | auto\n\n**smyx-emotion-analysis 1.0.4 Changelog**\n\n- Removed LICENSE.txt and license files from dependencies and submodules.\n- No changes in skill features, functionality, or documentation content.\n- This update strictly involves cleaning up license-related files.\n\nv1.0.3 | 2026-04-30T10:07:42.872Z | auto\n\nNo file changes detected for version 1.0.3.\n\n- No updates, fixes, or new features in this release.\n- Skill documentation and implementation remain unchanged from the previous version.\n\nv1.0.2 | 2026-04-30T10:06:24.411Z | auto\n\nNo changes detected in files; version and content remain the same.\n\n- No file or content updates were made in this version.\n- Version, functionality, and documentation are unchanged.\n\nv1.0.1 | 2026-04-30T10:05:23.717Z | auto\n\n- Added LICENSE.txt files to main and subdirectories for license clarity.\n- Updated and synchronized configuration files under skills/smyx_common/scripts (config.yaml, config-dev.yaml, config-test.yaml, config.py).\n- Made code and logic updates in scripts under face_analysis and smyx_common, including config.py and skill.py.\n- SKILL.md content and/or metadata has been updated.\n- No breaking changes to external interfaces; changes are primarily internal improvements and documentation/license additions.\n\nv1.0.0 | 2026-04-15T10:17:42.459Z | auto\n\nInitial public release of the micro-expression emotion analysis skill.\n\n- Provides precise analysis and recognition of facial micro-expressions in video to generate detailed emotional state reports.\n- Enforces strict data security: all user history queries must go through the cloud API—local memory access is strictly prohibited.\n- Requires open-id before analysis, following a defined priority sequence to securely obtain it.\n- Supports recognition of basic and complex emotions; outputs include structured reports with key micro-expression cues and credibility scores.\n- Automatically triggers historical report queries based on user keywords, presenting results in a standardized Markdown table.\n- Emphasizes strict input video quality requirements and documentation for correct setup and compliance.\n\nArchive index:\n\nArchive v1.0.17: 31 files, 41546 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (1916b), SKILL.md (12833b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (141b)\n\nFile v1.0.17:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.16\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.17:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.17\",\n  \"publishedAt\": 1790955145939\n}\n\nFile v1.0.17:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.17:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.17:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes facial video files or URLs through a remote service and returns emotion-analysis reports and report history.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal users and developers submit facial videos for emotion-analysis reports and retrieve previous reports. Interpret inferred emotions cautiously rather than treating them as certain evidence of someone's inner state.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Facial videos or their URLs are sent to external lifeemergence.com services.\n\nMitigation: Obtain consent from everyone depicted and share media only when external processing is acceptable.\n\nRisk: The skill silently creates and reuses account identifiers and tokens in a local workspace database, enabling access to report history.\n\nMitigation: Avoid shared or sensitive workspaces, restrict access to the workspace, and remove retained identity data when no longer needed.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill release](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis)\n- [Skill API documentation](references/api_doc.md)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON]\n\n**Output Format:** [Structured emotion-analysis report or Markdown report list, with report links]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Can save analysis results to a file]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.17 (source: ClawHub release metadata)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.17:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.16: 31 files, 41619 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (2075b), SKILL.md (12833b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (141b)\n\nFile v1.0.16:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.16\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.16:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.16\",\n  \"publishedAt\": 1790401165229\n}\n\nFile v1.0.16:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.16:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.16:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes facial videos or video URLs for micro-expressions and returns emotion reports and cloud report history.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nPeople analyzing facial videos can request emotion reports and retrieve past reports. Treat the findings as tentative rather than proof of a person's feelings.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: Sensitive face videos or URLs are sent to lifeemergence.com services, and report history is queried in the cloud.\n\nMitigation: Review the service's data handling and obtain consent before submitting face media or querying reports.\n\nRisk: The skill silently creates or reuses persistent service identity and tokens in a local workspace database.\n\nMitigation: Use a controlled workspace, restrict access to stored credentials, and review or remove them when no longer needed.\n\nRisk: Facial-expression reports can misrepresent a person's actual emotions.\n\nMitigation: Do not treat reports as definitive proof of emotions or use them for consequential decisions.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill release](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis)\n- [API documentation](references/api_doc.md)\n- [Skill demonstration](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON]\n\n**Output Format:** [Structured emotion reports, JSON results, and Markdown tables of historical reports]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include report links; results can optionally be saved to a file.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.16 (source: frontmatter and ClawHub release)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.16:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.15: 31 files, 41834 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (2604b), SKILL.md (12833b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (472b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (141b)\n\nFile v1.0.15:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.14\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.15:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.15\",\n  \"publishedAt\": 1789515511559\n}\n\nFile v1.0.15:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.15:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v1.0.15:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes submitted face videos or video URLs for micro-expressions and returns structured emotion reports, recommendations, history results, and report links.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal users and developers use this skill to submit face video files or URLs for remote micro-expression emotion analysis and to retrieve identity-linked historical reports. It is suited for structured report generation and exploratory behavior analysis, not for sensitive decisions or private biometric media without additional review.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill handles sensitive face videos and identity-linked reports through a remote emotion-analysis service.\n\nMitigation: Use only with appropriate consent and non-sensitive media; confirm publisher retention, access controls, and identity-linkage behavior before deployment.\n\nRisk: Evidence security guidance identifies unsafe default networking and local reusable credential storage.\n\nMitigation: Review before installing, require HTTPS production endpoints, remove development HTTP defaults, and protect or clear local identity and token storage.\n\nRisk: Emotion and micro-expression analysis can be unreliable for high-impact judgments.\n\nMitigation: Treat results as informational guidance only and keep human review in place for any consequential assessment.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API Interface Documentation](references/api_doc.md)\n- [Analysis API Error Codes](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, JSON, shell commands, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown text with structured JSON analysis, report summaries, history listings, and report links.]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [Can optionally write result JSON to a user-specified output file; accepts local mp4/avi/mov videos up to 10 MB or video URLs.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.15 (source: ClawHub release metadata; artifact frontmatter lists 1.0.14)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.15:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.14: 31 files, 41828 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (2601b), SKILL.md (12833b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (472b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (141b)\n\nFile v1.0.14:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.12\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.14:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.14\",\n  \"publishedAt\": 1787831550644\n}\n\nFile v1.0.14:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.14:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: dev\n\nFile v1.0.14:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes face images or videos for micro-expressions and emotional states, returning structured reports with findings, suggestions, and report links.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal users, developers, and agents use this skill to submit face media or media URLs for micro-expression and emotion analysis, then retrieve structured results or historical report lists. Results should support review and communication workflows, not serve as proof of a person's true feelings or as a substitute for professional psychological judgment.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill sends sensitive face media or media URLs to a vendor cloud service for analysis.\n\nMitigation: Use only with appropriate consent and data handling review, and avoid submitting media where cloud processing is not acceptable.\n\nRisk: Reports are tied to automatically managed local or remote identity records.\n\nMitigation: Do not expose internal identity values to users, and review account, token, retention, and access behavior before deployment.\n\nRisk: Emotion-analysis outputs can be mistaken for objective proof of a person's true feelings.\n\nMitigation: Present outputs as informational signals only and avoid employment, legal, medical, school discipline, surveillance, or other high-stakes decisions.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis)\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API documentation](references/api_doc.md)\n- [Analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, JSON, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown or JSON text containing emotion analysis results, history report tables, report links, and script invocation guidance.]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include vendor-hosted report export links and historical report records associated with an automatically managed identity.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.14 (source: server release evidence; artifact frontmatter reports 1.0.12)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.14:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.13: 31 files, 41797 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (2552b), SKILL.md (12832b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (141b)\n\nFile v1.0.13:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.9\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.13:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.13\",\n  \"publishedAt\": 1786001250862\n}\n\nFile v1.0.13:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.13:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.13:skill-card.md\n\n## Description:\n\nAnalyzes face images, videos, or URLs for micro-expression and emotion cues, returning structured reports, recommendations, report links, and history listings.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal users and developers can use this skill to submit face media or media URLs for cloud-based micro-expression analysis and receive structured emotion reports. It also supports querying prior analysis reports linked to the skill's internal user identity handling.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill processes sensitive face videos/images or URLs through the provider's cloud service.\n\nMitigation: Use only with appropriate authorization and consent, and avoid submitting sensitive face media unless the provider's cloud processing and retention practices are acceptable.\n\nRisk: Reports are linked to an internal user identity and the security summary notes local token and report-storage concerns.\n\nMitigation: Review workspace storage, token handling, and report-retention behavior before deployment, especially in shared or regulated environments.\n\nRisk: Micro-expression and emotion outputs can be misleading in high-stakes contexts.\n\nMitigation: Do not use outputs for truthfulness judgments, psychological diagnosis, employment, legal, or other consequential decisions without qualified human review and independent validation.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis)\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html)\n- [API Documentation](artifact/references/api_doc.md)\n- [Analysis API Documentation](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [text, markdown, code, shell commands, configuration, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown and JSON-like structured text with report links]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May include cloud analysis status, emotion scores, key cues, suggestions, historical report tables, and export URLs.]\n\n## Skill Version(s):\n\n1.0.13 (source: server release metadata)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.13:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.12: 31 files, 41953 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (3085b), SKILL.md (12832b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (141b)\n\nFile v1.0.12:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.9\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.12:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.12\",\n  \"publishedAt\": 1785533909257\n}\n\nFile v1.0.12:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.12:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.12:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAnalyzes face images, videos, or video URLs for micro-expression and emotion signals, then returns structured reports and report-history lookups. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nExternal users and developers use this skill to submit face media or video URLs to a configured cloud service for micro-expression and emotion analysis, and to retrieve prior analysis reports. Its outputs should be treated as advisory and should not be used for employment, school, law enforcement, health, deception, or other consequential decisions without explicit consent and independent review. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Sensitive face images, videos, video URLs, and report-history requests are sent to a configured cloud service. <br>\nMitigation: Use only with informed consent, approved data handling, and media that is appropriate to send to the configured service. <br>\nRisk: The skill can create or reuse an internal account identity and store tokens or profile data locally under the workspace data directory. <br>\nMitigation: Restrict workspace access, review local token/profile storage before deployment, and clear stored identities when they are no longer needed. <br>\nRisk: Emotion, truth, or deception-style outputs may be misleading if used as determinations about people. <br>\nMitigation: Treat results as advisory signals only and avoid consequential use cases without explicit consent and independent expert review. <br>\nRisk: Analysis quality can vary with video quality, lighting, face angle, occlusion, file type, and file size. <br>\nMitigation: Use clear, frontal, unobstructed media within the documented format and size limits, and review outputs before relying on them. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub Skill Page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis) <br>\n- [Skill Demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [API Interface Documentation](artifact/references/api_doc.md) <br>\n- [SMYX Analysis API Documentation](artifact/skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Analysis, Markdown, JSON, Files, Shell commands] <br>\n**Output Format:** [Markdown reports or JSON, with optional saved output files and report links.] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Supports local media paths, video URLs, analysis type selection, detail level selection, and cloud report-history listing.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.12 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.9) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.12:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.11: 31 files, 41781 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (2641b), SKILL.md (12832b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28776b), _meta.json (141b)\n\nFile v1.0.11:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.7\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.11:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.11\",\n  \"publishedAt\": 1784280567564\n}\n\nFile v1.0.11:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.11:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.11:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAnalyzes face-focused images, videos, or media URLs for micro-expression and emotion signals, returning structured emotion reports, recommendations, and report links. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nExternal users and agents use this skill to submit face-focused media files or URLs for micro-expression emotion analysis and to retrieve historical analysis reports. Results should be treated as informational support, not as a substitute for professional psychological, legal, employment, medical, or other high-stakes judgment. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Face videos, images, or media URLs are sent to configured cloud APIs for analysis. <br>\nMitigation: Use only media that is appropriate to share with the configured service, and obtain any required consent before processing. <br>\nRisk: The skill may create or reuse a local identity and store account tokens locally. <br>\nMitigation: Run it in an isolated workspace when possible, and review or clear local workspace data if persistent identity linkage is not desired. <br>\nRisk: Emotion and micro-expression results can be misleading if used as high-stakes evidence. <br>\nMitigation: Treat outputs as informational and require human review; avoid covert, employment, legal, medical, or other high-stakes judgments. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis) <br>\n- [API documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [Text, Markdown, JSON, Shell commands, Guidance] <br>\n**Output Format:** [Markdown summaries and JSON analysis results from media analysis or report-list requests] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [May include analysis status, emotion findings, recommendations, historical report tables, and report links.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.11 (source: server release metadata; artifact frontmatter reports 1.0.7) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.11:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.10: 31 files, 41710 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (2632b), SKILL.md (12832b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (24363b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28605b), _meta.json (141b)\n\nFile v1.0.10:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.5\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.10:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.10\",\n  \"publishedAt\": 1783589669381\n}\n\nFile v1.0.10:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.10:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.10:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAnalyzes face videos or video URLs with a remote micro-expression service and returns structured emotional-state reports, history lookups, and report links. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nExternal users and developers can use this skill to submit face videos or video URLs for micro-expression analysis, then review structured emotion reports or query prior analysis reports. Results should be treated as informational and not as a substitute for qualified psychological, medical, legal, employment, or disciplinary assessment. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: The skill sends face videos or video URLs to the publisher's remote emotion-analysis service. <br>\nMitigation: Use only with appropriate consent and data-handling approval, and avoid submitting sensitive media unless remote processing is acceptable. <br>\nRisk: The skill links reports to an internal user identity and stores returned service tokens in a local workspace database. <br>\nMitigation: Run it in an isolated workspace, protect local storage, and remove stored tokens or generated state when no longer needed. <br>\nRisk: Emotion-analysis results can be over-relied on for high-stakes judgments. <br>\nMitigation: Do not use results for hiring, discipline, legal, medical, or other high-stakes decisions. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis) <br>\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [API documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [text, markdown, shell commands, configuration, guidance] <br>\n**Output Format:** [Markdown and JSON-formatted text, with optional saved result files] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Outputs may include emotional-state summaries, structured analysis details, history tables, and report export links.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.10 (source: server release metadata; artifact frontmatter says 1.0.5) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.10:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.9: 31 files, 41671 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8846b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (3051b), SKILL.md (12832b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (427b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1509b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3833b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (47b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2645b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (22801b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (473b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (18266b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (28605b), _meta.json (140b)\n\nFile v1.0.9:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.4\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n| **悲伤/难过** | 嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂 |\n| 轻微悲伤 | 神情黯淡，嘴角微微下沉 |\n| 中度悲伤 | 眼眶湿润，眉头紧锁 |\n| 重度悲伤 | 哭泣抽搐，面部肌肉颤抖 |\n| **愤怒/生气** | 眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭 |\n| 轻微愤怒 | 不满表情，神情严肃 |\n| 中度愤怒 | 怒目相对，鼻翼扩张 |\n| 重度愤怒 | 面部紧绷，青筋暴起 |\n| **惊讶/震惊** | 眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开 |\n| 轻微惊讶 | 轻度挑眉，嘴唇微张 |\n| 中度惊讶 | 明显吃惊，眼睛圆睁 |\n| 重度惊讶 | 极度震惊，嘴巴大张 |\n| **恐惧/害怕** | 眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸 |\n| 轻微恐惧 | 紧张不安，神情警惕 |\n| 中度恐惧 | 明显害怕，身体后仰 |\n| 重度恐惧 | 极度惊恐，面部僵硬 |\n| **厌恶/反感** | 眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起 |\n| 轻微厌恶 | 不屑表情，轻微撇嘴 |\n| 中度厌恶 | 明显排斥，鼻子皱起 |\n| 重度厌恶 | 极度反感，扭头回避 |\n| **惊讶/好奇** | 眉毛微抬、目光聚焦、神情关注 |\n| 轻微好奇 | 轻度关注，眼神好奇 |\n| 中度好奇 | 明显感兴趣，身体前倾 |\n| 重度好奇 | 极度关注，全神贯注 |\n| **真实情绪伪装识别** | 识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情 |\n| **情绪波动分析** | 追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动 |\n| **压抑情绪识别** | 识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索 |\n| **矛盾情绪识别** | 同时存在多种情绪，分析主次情绪关系 |\n| **眼部区域** | 瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度 |\n| **嘴部区域** | 嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度 |\n| **鼻部区域** | 鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化 |\n| **面颊区域** | 面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度 |\n| 表情一致性评估 | 言语表达 vs 微表情表现一致性打分 |\n| 情绪真实度打分 | 0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高 |\n| 关键微表情线索 | 列出最能反映真实情绪的微表情关键点 |\n\n## 🚀 操作步骤 | Workflow\n### 🔐 用户身份处理（内部自动完成）\n\n> **绿色安全原则：** 用户身份参数由系统内部自动处理，**不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识**。\n\n执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：\n\n| 场景 | 系统行为 |\n|---|---|\n| 上游系统有内部身份参数 | 由脚本静默接收并使用 |\n| 上游系统未提供内部身份参数 | 脚本会自动复用本地缺省用户 |\n| 本地缺省用户不存在 | 脚本会自动创建并在后续任务中复用 |\n| 对用户输出 | 只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值 |\n\n#### 🔒 关键约束\n\n| 禁止/要求 | 说明 |\n|---|---|\n| 🚫 不得询问身份 | 不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数 |\n| 🚫 不得暴露身份值 | 不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值 |\n| 🚫 不得列为用户参数 | 不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数 |\n| ✅ 自动关联报告 | 历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图 |\n\n---\n\n### 🧪 标准流程 | Standard Flow\n\n| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |\n|---:|---|---|\n| 1 | 📥 准备视频输入 | 提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求 |\n| 2 | 🔐 系统自动完成身份关联 | 无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值 |\n| 3 | ⚙️ 执行微表情情绪分析 | 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |\n| 4 | 📊 查看分析结果 | 接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接 |\n\n### ⚙️ 脚本参数说明\n\n| 参数 | 含义 | 备注 |\n|---|---|---|\n| `--input` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |\n| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |\n| `--analysis-type` | 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析） | 按需填写 |\n| `--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） | 用于云端历史报告查询 |\n| `--api-url` | API 服务地址（可选，使用默认值） | 按需填写 |\n| `--detail` | 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json） | 输出详细程度 |\n| `--output` | 结果输出文件路径（可选） | 可选 |\n\n## 🗂️ 资源索引 | Resource Index\n| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |\n|---|---|---|---|\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/emotion_analysis.py`](scripts/emotion_analysis.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 🐍 必要脚本 | [`scripts/config.py`](scripts/config.py) | 调用 API、执行分析或查询历史报告 | 执行分析或查询时使用 |\n| 📘 领域参考 | [`references/api_doc.md`](references/api_doc.md) | 了解 API 接口规范、字段说明和错误码 | 仅在需要了解接口规范或错误码时读取 |\n\n## ⚠️ 注意事项 | Notes\n| 分类 | 注意事项 |\n|---|---|\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。 |\n| 🧑‍⚖️ 结果性质 | **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考 |\n| 📚 文档读取 | 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁 |\n| 📁 格式支持 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |\n| 🔎 使用提醒 | **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果 |\n| 🚫 脚本限制 | 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本 |\n| 🌐 网络地址 | 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载 |\n| 📜 报告输出 | 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段  作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown |\n| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |\n\n## 🧰 使用示例 | Examples\n```bash\n# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json\n```\n\nFile v1.0.9:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.9\",\n  \"publishedAt\": 1782758906712\n}\n\nFile v1.0.9:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.9:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nApiEnum:\n  api-key: null\n  api-secret-key: null\n  base-url-health: https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\n  base-url-open-api: https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\n  base-url-open-h5: http://livemonitor.lifeemergence.com\n  database-url: null\nConstantEnum:\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret: null\n  is-debug: false\nenv: prod\n\nFile v1.0.9:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAnalyzes facial micro-expressions in images or videos through a vendor cloud API and returns structured emotional-state reports, historical report data, suggestions, and report links. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nExternal users and agents use this skill to submit face images or videos for micro-expression and emotion analysis, then receive structured reports and account-linked history from the vendor service. It is most appropriate for low-stakes review, user-facing summaries, and exploratory behavioral analysis rather than decisions that affect rights, access, employment, care, or safety. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: Face images or videos are sent to the publisher's cloud service for emotion analysis. <br>\nMitigation: Use only media the user is authorized to process, avoid sensitive or high-stakes scenarios, and disclose that analysis is remote before execution. <br>\nRisk: The skill silently creates or reuses a persistent local and remote identity and persists account tokens. <br>\nMitigation: Run in an isolated workspace when possible, review or remove local token storage after use, and avoid sharing workspaces across unrelated users. <br>\nRisk: Historical report lookup accesses account-linked sensitive analysis data. <br>\nMitigation: Treat report lists and export links as sensitive, return only the records needed for the current user request, and avoid exposing identity values or tokens. <br>\nRisk: Micro-expression and emotion outputs can be misleading, especially with poor video quality, face occlusion, lighting issues, or high-stakes interpretation. <br>\nMitigation: Present results as informational, preserve the skill's limitations in user-facing summaries, and require human review before relying on outputs. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/skills/smyx-emotion-analysis) <br>\n- [Skill demo](https://lifeemergence.com/sample.html) <br>\n- [API interface documentation](references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [text, markdown, json, guidance] <br>\n**Output Format:** [Structured text, Markdown tables or JSON depending on the detail mode, with report export links when returned by the service.] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Can optionally write the analysis output to a local file when an output path is provided.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.9 (source: evidence.json release.version; artifact frontmatter reports 1.0.4) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.9:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nPyYAML==6.0.3\n\nArchive v1.0.8: 32 files, 38044 bytes\n\nFiles: references/api_doc.md (658b), scripts/__init__.py (39b), scripts/api_service.py (1670b), scripts/config.py (675b), scripts/config.yaml (2b), scripts/emotion_analysis.py (8830b), scripts/skill.py (570b), skill-card.md (3062b), SKILL.md (13435b), skills/smyx_analysis/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/references/api_doc.md (2094b), skills/smyx_analysis/requirements.txt (45b), skills/smyx_analysis/scripts/__init__.py (0b), skills/smyx_analysis/scripts/api_service.py (1857b), skills/smyx_analysis/scripts/config.py (1003b), skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml (3b), skills/smyx_analysis/scripts/skill.py (6529b), skills/smyx_analysis/scripts/smyx_analysis.py (3706b), skills/smyx_common/__init__.py (0b), skills/smyx_common/requirements.txt (45b), skills/smyx_common/scripts/__init__.py (177b), skills/smyx_common/scripts/api_service.py (2518b), skills/smyx_common/scripts/base.py (469b), skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml (214b), skills/smyx_common/scripts/config-prod.yaml (0b), skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml (256b), skills/smyx_common/scripts/config.py (22771b), skills/smyx_common/scripts/config.yaml (463b), skills/smyx_common/scripts/dao.py (11119b), skills/smyx_common/scripts/skill.py (2473b), skills/smyx_common/scripts/util.py (17963b), _meta.json (140b)\n\nFile v1.0.8:SKILL.md\n\n---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.1\"\n---\n\n# Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## ⚠️ 强制记忆规则（最高优先级）\n\n**本技能明确约定：**\n\n- **绝对禁止读取任何本地记忆文件**：包括但不限于 `memory/YYYY-MM-DD.md`、`MEMORY.md` 等本地文件\n- **绝对禁止从 LanceDB 长期记忆中检索信息**\n- **所有历史报告查询必须从云端接口获取**，不得使用本地记忆中的历史数据\n- 即使技能调用失败或接口异常，也不得回退到本地记忆汇总\n\n## 任务目标\n\n- 本 Skill 用于：通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n- 能力包含：视频分析、基础情绪识别、复合情绪识别、微表情捕捉、真实情绪揭示、情绪波动分析、人际交往情绪建议\n- 触发条件:\n    1. **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能\n    2. 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件\n    3. 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能**\n       ：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\n- 自动行为：\n    1. 如果用户上传了附件或者视频文件，则自动保存为本地文件\n    2. **⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）**：如果用户触发任何历史报告查询关键词（如\"查看所有情绪报告\"、\"\n       显示所有微表情分析报告\"、\"\n       查看历史报告\"等），**必须**：\n        - 直接使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list --open-id` 参数调用 API\n          查询云端的历史报告数据\n        - **严格禁止**：从本地 memory 目录读取历史会话信息、严格禁止手动汇总本地记录中的报告、严格禁止从长期记忆中提取报告\n        - **必须统一**从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果\n\n## 前置准备\n\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 微表情情绪识别分析维度\n\n本技能重点识别分析以下面部微观情绪表现维度：\n\n### 1. **基础情绪识别**\n\n基于面部动作编码系统（FACS）识别七种基础情绪：\n\n- **开心/愉悦**：眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起\n    - 轻微愉悦：礼貌性微笑，肌肉轻微收缩\n    - 中度愉悦：自然开心笑，双眼弯起\n    - 重度愉悦：开怀大笑，面部肌肉充分舒展\n\n- **悲伤/难过**：嘴角下拉、眉头紧皱、眼睑下垂\n    - 轻微悲伤：神情黯淡，嘴角微微下沉\n    - 中度悲伤：眼眶湿润，眉头紧锁\n    - 重度悲伤：哭泣抽搐，面部肌肉颤抖\n\n- **愤怒/生气**：眉毛下压、眼睛瞪大、嘴唇紧闭\n    - 轻微愤怒：不满表情，神情严肃\n    - 中度愤怒：怒目相对，鼻翼扩张\n    - 重度愤怒：面部紧绷，青筋暴起\n\n- **惊讶/震惊**：眉毛上抬、眼睛睁大、嘴巴张开\n    - 轻微惊讶：轻度挑眉，嘴唇微张\n    - 中度惊讶：明显吃惊，眼睛圆睁\n    - 重度惊讶：极度震惊，嘴巴大张\n\n- **恐惧/害怕**：眉毛上抬并聚拢、眼睛睁大、嘴部拉伸\n    - 轻微恐惧：紧张不安，神情警惕\n    - 中度恐惧：明显害怕，身体后仰\n    - 重度恐惧：极度惊恐，面部僵硬\n\n- **厌恶/反感**：眉毛下压、上嘴唇抬起、鼻翼皱起\n    - 轻微厌恶：不屑表情，轻微撇嘴\n    - 中度厌恶：明显排斥，鼻子皱起\n    - 重度厌恶：极度反感，扭头回避\n\n- **惊讶/好奇**：眉毛微抬、目光聚焦、神情关注\n    - 轻微好奇：轻度关注，眼神好奇\n    - 中度好奇：明显感兴趣，身体前倾\n    - 重度好奇：极度关注，全神贯注\n\n### 2. **复合情绪与微表情捕捉**\n\n- **真实情绪伪装识别**：识别语言与表情不一致，捕捉一闪而过的真实微表情\n- **情绪波动分析**：追踪情绪变化过程，识别情绪起伏波动\n- **压抑情绪识别**：识别被刻意压抑的真实情绪，从细微肌肉变化中发现线索\n- **矛盾情绪识别**：同时存在多种情绪，分析主次情绪关系\n\n### 3. **面部肌肉细节分析**\n\n- **眼部区域**：瞳孔缩放、眨眼频率、眉毛位置变化、眼睑开合程度\n- **嘴部区域**：嘴角微扬/下沉、嘴唇紧绷程度、咬肌紧张度\n- **鼻部区域**：鼻翼扩张/收缩、鼻梁皱纹变化\n- **面颊区域**：面颊抬起/下垂、肌肉紧张程度\n\n### 4. **情绪可信度评估**\n\n- 表情一致性评估：言语表达 vs 微表情表现一致性打分\n- 情绪真实度打分：0-100分，分数越低说明情绪掩饰可能性越高\n- 关键微表情线索：列出最能反映真实情绪的微表情关键点\n\n## 操作步骤\n\n### 🔒 open-id 获取流程控制（强制执行，防止遗漏）\n\n**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：**\n\n```\n第 1 步：【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件（优先）\n        路径：skills/smyx_common/scripts/config.yaml（相对于技能根目录）\n        完整路径示例：${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段，则读取 api-key 作为 open-id\n        ↓ (未找到/未配置/api-key 为空)\n第 2 步：检查 workspace 公共目录的配置文件\n        路径：${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段，则读取 api-key 作为 open-id\n        ↓ (未找到/未配置)\n第 3 步：检查用户是否在消息中明确提供了 open-id\n        ↓ (未提供)\n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\n```\n\n**⚠️ 关键约束：**\n\n- **禁止**自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值（如 openclaw-control-ui、default、emoC113、emo123 等）\n- **禁止**跳过 open-id 验证直接调用 API\n- **必须**在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析\n- 如果用户拒绝提供 open-id，说明用途（用于保存和查询微表情情绪分析报告记录），并询问是否继续\n\n---\n\n- 标准流程:\n    1. **准备视频输入**\n        - 提供本地视频文件路径或网络视频 URL\n        - **关键要求**：视频必须清晰展示人物面部，光线充足，面部无遮挡（口罩、墨镜、帽子会影响分析精度）\n    2. **获取 open-id（强制执行）**\n        - 按上述流程控制获取 open-id\n        - 如无法获取，必须提示用户提供用户名或手机号\n    3. **执行微表情情绪分析**\n        - 调用 `-m scripts.emotion_analysis` 处理视频文件（**必须在技能根目录下运行脚本**）\n        - 参数说明:\n            - `--input`: 本地视频文件路径\n            - `--url`: 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载）\n            - `--analysis-type`: 分析类型，可选值：comprehensive/basic/micro/trust/other，默认 comprehensive（综合分析）\n            - `--open-id`: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取）\n            - `--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）\n            - `--api-key`: API 访问密钥（可选）\n            - `--api-url`: API 服务地址（可选，使用默认值）\n            - `--detail`: 输出详细程度（basic/standard/json，默认 json）\n            - `--output`: 结果输出文件路径（可选）\n    4. **查看分析结果**\n        - 接收结构化的微表情情绪分析报告\n        - 包含：整体情绪状态、基础情绪识别、微表情关键线索、真实情绪揭示、情绪真实度打分、人际交往建议\n\n## 资源索引\n\n- 必要脚本：见 [scripts/emotion_analysis.py](scripts/emotion_analysis.py)(用途：调用 API 进行微表情情绪分析，本地文件上传，网络\n  URL 由 API 服务自动下载)\n- 配置文件：见 [scripts/config.py](scripts/config.py)(用途：配置 API 地址、默认参数和视频格式限制)\n- 领域参考：见 [references/api_doc.md](references/api_doc.md)(何时读取：需要了解 API 接口详细规范和错误码时)\n\n## 注意事项\n\n- **专业说明**：本分析基于计算机视觉微表情识别技术，仅供参考交流使用。微表情识别不能替代专业心理测谎或心理咨询。\n- **精度提示**：分析精度受视频质量、面部遮挡、光线条件等因素影响，结果仅供参考\n- 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁\n- 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB\n- **面部要求**：建议正面清晰拍摄，面部无遮挡，光线均匀，这样能获得最佳分析效果\n- API 密钥可选，如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功，否则忽略鉴权\n- 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本\n- 传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载\n- 当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown\n  表格格式输出，包含\"\n  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\"\n  列使用\n  `[🔗 查看报告](reportImageUrl)`\n  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。\n- 表格输出示例：\n  | 报告名称 | 分析类型 | 分析时间 | 点击查看 |\n  |----------|----------|----------|----------|\n  | 微表情情绪分析报告-20260312172200001 | 综合分析 | 2026-03-12 17:22:\n  00 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |\n\n## 使用示例\n\n```bash\n# 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive --open-id openclaw-control-ui\n\n# 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic --open-id openclaw-control-ui\n\n# 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro --open-id openclaw-control-ui\n\n# 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust --open-id openclaw-control-ui\n\n# 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list --open-id openclaw-control-ui\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --open-id your-open-id --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --open-id your-open-id --output result.json\n```\n\nFile v1.0.8:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.8\",\n  \"publishedAt\": 1779795642823\n}\n\nFile v1.0.8:references/api_doc.md\n\n# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_analysis/references/api_doc.md\n\n# API接口文档\n\n## 接口地址\n\n`POST https://your-api-server.com/api/v1/common-analysis`\n\n## 请求头\n\n| 字段           | 必选 | 说明                            |\n|--------------|----|-------------------------------|\n| X-API-Key    | 是  | API访问密钥                       |\n| Content-Type | 是  | 文件上传或 application/json（URL模式） |\n\n## 请求参数\n\n### 1. 文件上传模式\n\n| 字段           | 类型     | 必选 | 说明                                    |\n|--------------|--------|----|---------------------------------------|\n| video        | file   | 是  | MP4视频文件                               |\n| detail_level | string | 否  | 输出详细程度：basic/standard/full，默认standard |\n\n### 2. URL模式\n\n| 字段           | 类型     | 必选 | 说明                                    |\n|--------------|--------|----|---------------------------------------|\n| video_url    | string | 是  | 可公开访问的视频URL                           |\n| detail_level | string | 否  | 输出详细程度：basic/standard/full，默认standard |\n\n## 响应格式\n\n```json\n{\n  \"code\": 200,\n  \"message\": \"success\",\n  \"data\": {\n    \"analysis_time\": \"2026-03-10 15:30:00\",\n    \"face_detection\": {\n      \"status\": \"success\",\n      \"face_count\": 1,\n      \"quality_score\": 95\n    },\n    \"diagnosis\": {\n      \"overall_constitution\": \"平和质\",\n      \"organ_condition\": {\n        \"liver\": \"正常\",\n        \"heart\": \"轻微火旺\",\n        \"spleen\": \"略虚\",\n        \"lung\": \"正常\",\n        \"kidney\": \"正常\"\n      },\n      \"color_analysis\": {\n        \"complexion\": \"微黄\",\n        \"correspondence\": \"脾胃功能略弱\"\n      }\n    },\n    \"health_warnings\": [\n      \"注意休息，避免熬夜\"\n    ],\n    \"suggestions\": [\n      \"饮食清淡，减少辛辣食物摄入\"\n    ]\n  }\n}\n```\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |\n\nFile v1.0.8:scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_analysis/scripts/config.yaml\n\n{}\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/scripts/config-dev.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"http://192.168.1.234:9601/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://192.168.1.234:4100\"\n  base-url-health: \"http://192.168.1.234:7070/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/scripts/config-test.yaml\n\nApiEnum:\n  base-url-open-api: \"https://livemonitortest.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitortest.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://healthtest.lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: true\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/scripts/config.yaml\n\nenv: prod\n\nApiEnum:\n  api-key:\n  api-secret-key:\n  database-url:\n  base-url-open-api: \"https://open.lifeemergence.com/smyx-open-api\"\n  base-url-open-h5: \"http://livemonitor.lifeemergence.com\"\n  base-url-health: \"https://lifeemergence.com/jeecg-boot-xzgz\"\n\nConstantEnum:\n  is-debug: false\n  app--id: x1a3s4nwy1s2r4se\n  current--tentant-code: \"XIAN_ZHAO_GAN_ZHI\"\n  feishu-app--id: cli_a93d769369badcb1\n  feishu-app--secret:\n  default--skill-platform-name: ARK_CLAW\n\nFile v1.0.8:skill-card.md\n\n## Description: <br>\nAnalyzes facial micro-expression videos through a remote API and returns structured emotional-state reports, report links, and history listings. <br>\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use. <br>\n\n## Publisher: <br>\n[smyx-sunjinhui](https://clawhub.ai/user/smyx-sunjinhui) <br>\n\n### License/Terms of Use: <br>\nMIT-0 <br>\n\n\n## Use Case: <br>\nExternal users and agents use this skill to submit face videos or public video URLs for micro-expression and emotional-state analysis, then receive structured reports or report-history listings. Results are positioned as reference material and not as a replacement for professional psychological assessment. <br>\n\n### Deployment Geography for Use: <br>\nGlobal <br>\n\n## Known Risks and Mitigations: <br>\nRisk: The skill sends face videos, video URLs, identifiers, and report-history requests to a remote LifeEmergence/Open API service. <br>\nMitigation: Use it only with videos you are authorized to submit, avoid sensitive or third-party faces without consent, and verify the remote service's data-handling terms before deployment. <br>\nRisk: Account creation, account tokens, and report access may be handled beyond a simple one-off analysis request. <br>\nMitigation: Use a dedicated non-personal open-id, isolate the runtime workspace, restrict token/config file access, and clear stored credentials or local account state after use. <br>\nRisk: History lookup and report export links can expose prior analysis reports associated with an identifier. <br>\nMitigation: Confirm the open-id belongs to the requesting user before listing history, and avoid sharing report links outside the intended audience. <br>\nRisk: The security guidance calls out dependency review, including the yaml dependency. <br>\nMitigation: Review and pin dependencies from trusted package sources before installing the skill in a sensitive environment. <br>\n\n\n## Reference(s): <br>\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/smyx-sunjinhui/smyx-emotion-analysis) <br>\n- [API interface documentation](references/api_doc.md) <br>\n- [Analysis API documentation](skills/smyx_analysis/references/api_doc.md) <br>\n\n\n## Skill Output: <br>\n**Output Type(s):** [text, markdown, JSON, files, guidance] <br>\n**Output Format:** [Structured report text, JSON payloads, Markdown tables for history listings, and optional saved output files] <br>\n**Output Parameters:** [1D] <br>\n**Other Properties Related to Output:** [Accepts local video files or video URLs, requires an open-id, supports analysis modes such as comprehensive, basic, micro, trust, and other, and limits local video inputs to supported formats and size checks.] <br>\n\n## Skill Version(s): <br>\n1.0.8 (source: ClawHub release metadata; artifact SKILL.md frontmatter says 1.0.1) <br>\n\n## Ethical Considerations: <br>\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment. <br>\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_analysis/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3\n\nFile v1.0.8:skills/smyx_common/requirements.txt\n\npydash==8.0.6\nSQLAlchemy==2.0.46\nyaml==6.0.3","readmeExcerpt":"Skill: Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具 Owner: smyx-sunjinhui Summary: Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 Tags: latest:1.0.17 Version history: v1.0.17 | 2026-10","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"bash","snippet":"python -m scripts.emotion_analysis --list"},{"language":"text","snippet":"requests>=2.28.0"},{"language":"bash","snippet":"# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json"},{"language":"bash","snippet":"python -m scripts.emotion_analysis --list"},{"language":"text","snippet":"requests>=2.28.0"},{"language":"bash","snippet":"# 综合微表情情绪分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/face_video.mp4 --analysis-type comprehensive 基础情绪识别专项\npython -m scripts.emotion_analysis --url https://example.com/face_video.mp4 --analysis-type basic 微表情捕捉专项分析\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/micro_video.mp4 --analysis-type micro 情绪可信度评估\npython -m scripts.emotion_analysis --input /path/to/trust_video.mp4 --analysis-type trust 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）\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n\n# 输出精简报告\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --detail basic\n\n# 保存结果到文件\npython -m scripts.emotion_analysis --input video.mp4 --analysis-type comprehensive --output result.json"}],"parameters":null,"dependencies":[],"permissions":[],"extractedFiles":[{"path":"SKILL.md","content":"---\nname: \"emotion-analysis\"\ndescription: \"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动\"\nversion: \"1.0.16\"\nlicense: \"MIT-0\"\n---\n\n# 😊 Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具\n> **智能分析中枢** · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询\n\n---\n\n## 🧭 技能概览 | Overview\n\n| 模块 | 内容 |\n|---|---|\n| 🏷️ 技能名称 | **微观情绪识别分析工具** |\n| 🎯 核心目标 | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 |\n| 🖼️ 输入类型 | 图片、视频、本地文件、网络 URL |\n| 📝 输出能力 | 结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接 |\n| 🧩 场景码 | `EMOTION_ANALYSIS` |\n\nThis tool is a professional emotion analysis system based on cutting-edge computer vision and psychological\nmicro-expression theory. It captures facial features with millimeter-level precision and deeply analyzes fleeting,\nsubtle muscle changes. By accurately identifying basic emotions—such as surprise, fear, anger, and joy—as well as\ncomplex psychological states, the system generates a detailed emotional state analysis report. Designed to penetrate\nlinguistic and superficial disguises, it objectively reveals an individual's true inner emotional fluctuations,\nproviding scientific and quantifiable data support for psychological assessment, human-computer interaction, and\nbehavioral analysis.\n\n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。\n\n## 🎬 技能演示 | Skill Demo\n\n[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)\n\n---\n\n## 🎯 任务目标 | Goals\n\n### 1. 🧩 技能用途\n\n通过视频分析对人物面部微表情进行精准识别，获取结构化的真实情绪状态分析报告\n\n### 2. 🛠️ 能力范围\n\n| 序号 | 具体能力 |\n|---:|---|\n| 1 | 视频分析 |\n| 2 | 基础情绪识别 |\n| 3 | 复合情绪识别 |\n| 4 | 微表情捕捉 |\n| 5 | 真实情绪揭示 |\n| 6 | 情绪波动分析 |\n| 7 | 人际交往情绪建议 |\n\n### 3. ⚡ 触发条件\n\n| 触发类型 | 触发规则 |\n|---|---|\n| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供需要分析的人物面部视频 URL 或文件需要进行微表情情绪分析时，默认触发本技能 |\n| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行微表情分析、情绪识别、察言观色、真实情绪探测时，提及情绪分析、微表情、表情识别、察言观色、真实情绪等关键词，并且上传了视频文件 |\n| 📚 历史报告查询 | 当用户提及以下关键词时，**自动触发历史报告查询功能** ：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 |\n\n### 4. 🤖 自动行为\n\n| 自动行为 | 执行要求 |\n|---|---|\n| 📎 附件处理 | 如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件 |\n| ☁️ 历史报告查询 | 如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取 |\n\n#### ⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）\n\n> **橙色强约束：** 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。\n\n必须执行：\n\n```bash\npython -m scripts.emotion_analysis --list\n```\n\n| 类型 | 要求 |\n|---|---|\n| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.emotion_analysis --list` 调用 API 查询云端的历史报告数据 |\n| 🚫 严格禁止 | 从本地 `memory` 目录读取历史会话信息 |\n| 🚫 严格禁止 | 手动汇总本地记录中的报告 |\n| 🚫 严格禁止 | 从长期记忆中提取报告 |\n| ✅ 输出格式 | 必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果 |\n\n## 📦 前置准备 | Requirements\n- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本\n  ```\n  requests>=2.28.0\n  ```\n\n## 😊 微表情情绪识别分析维度 | Micro-Expression Dimensions\n| 维度/类型 | 说明 |\n|---|---|\n| **开心/愉悦** | 眼角鱼尾纹、嘴角上扬、面颊抬起 |\n| 轻微愉悦 | 礼貌性微笑，肌肉轻微收缩 |\n| 中度愉悦 | 自然开心笑，双眼弯起 |\n| 重度愉悦 | 开怀大笑，面部肌肉充分舒展 |\n"},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn7cyxkr2ymf7zwsrybpedg8xx83ywrj\",\n  \"slug\": \"smyx-emotion-analysis\",\n  \"version\": \"1.0.17\",\n  \"publishedAt\": 1790955145939\n}"},{"path":"references/api_doc.md","content":"# API 接口文档\n\n此处用于存放微表情情绪分析 API 的接口文档，待后续补充。\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 主要接口\n\n1. `/web/ai-analysis/v2/start-common-ai-analysis` - 启动分析任务\n2. `/web/ai-analysis/get-common-ai-analysis-result` - 获取分析结果\n3. `/web/ai-analysis/page-common-ai-analysis-result` - 分页查询历史报告\n4. `/health/order/api/getReportDetailExport?id={id}` - 导出完整报告\n\n## 场景代码\n\n- `EMOTION_ANALYSIS` - 微观情绪（微表情）识别分析"},{"path":"skills/smyx_analysis/references/api_doc.md","content":"# API接口文档\n\n## 接口规范\n\n- 基础地址：由 smyx_common 配置统一管理\n- 认证方式：API Key 鉴权\n- 请求格式：支持文件上传\n- 响应格式：JSON\n\n## 错误码说明\n\n| 错误码 | 说明       |\n|-----|----------|\n| 400 | 请求参数错误   |\n| 401 | API密钥无效  |\n| 403 | 权限不足     |\n| 413 | 文件过大     |\n| 415 | 不支持的文件格式 |\n| 500 | 服务器内部错误  |"},{"path":"scripts/config.yaml","content":"{}"}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":"Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 Skill: Micro-Expression Recognition & Analysis Tool | 微观情绪识别分析工具 Owner: smyx-sunjinhui Summary: Professional discernment of subtle cues! It performs detailed analysis and recognition of facial micro-expressions, outputs precise emotional state reports, and unveils true inner emotional activities. | 微观情绪（微表情）识别分析工具，专业察言观色！针对人物面部微表情进行细致分析识别，输出精准的情绪状态分析报告，揭示真实内心情绪活动 Tags: latest:1.0.17 Version history: v1.0.17 | 2026-10","editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"ready","wordCount":853,"uniquenessScore":50,"reasons":[]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-09T17:10:34.556Z","emptyReason":"No screenshots, media assets, or demo links are available."},"primaryImageUrl":null,"mediaAssetCount":0,"assets":[],"demoUrl":null},"ownerResources":{"evidence":{"source":"unclaimed","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-09T17:10:34.556Z","emptyReason":"This page has not been claimed by the agent owner."},"hasCustomPage":false,"customPageUpdatedAt":null,"customLinks":[],"structuredLinks":{"docsUrl":null,"demoUrl":null,"supportUrl":null,"pricingUrl":null,"statusUrl":null},"customPage":null},"relatedAgents":{"evidence":{"source":"protocol-neighbors","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-09T22:40:11.742Z","emptyReason":null},"items":[{"id":"8ebccd8e-3863-4187-8355-c3f14e1f9edf","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/iofficeai-aionui","slug":"iofficeai-aionui","name":"AionUi","description":"Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!","url":"https://github.com/iOfficeAI/AionUi","homepage":"https://www.aionui.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["MCP","OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-10-09T19:11:12.944Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:16.584Z","downloads":null},{"id":"b917f68a-ebff-438e-84f8-3f4b2494c0bc","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/activepieces-activepieces","slug":"activepieces-activepieces","name":"activepieces","description":"AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents","url":"https://github.com/activepieces/activepieces","homepage":"https://www.activepieces.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-04-15T02:22:12.426Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:12.412Z","downloads":null},{"id":"5cb26759-3a39-483f-94cf-276a98c13bb8","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/cherryhq-cherry-studio","slug":"cherryhq-cherry-studio","name":"cherry-studio","description":"AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. 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