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心虫对人类情绪的多层分析框架 — 用心虫引擎（PAD情绪+心理学分析+哲学定位+决策路由） 对用户的愤怒、焦虑、无力感等情绪做系统诊断，输出：情绪是否正常、根本原因、化解路径、行动建议。 核心能力：不仅诊断"你在生气"，还分析"你为什么生气、生气的结构是什么、你可以怎么做"。 含七情六欲人物分析指南（v1.4.0新增）：防止默认配对、理解欲望驱动的角色关系。
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基于 SOC 职业分类
| name | heartflow-emotion-analysis |
| version | 1.4.0 |
| description | 心虫对人类情绪的多层分析框架 — 用心虫引擎（PAD情绪+心理学分析+哲学定位+决策路由） 对用户的愤怒、焦虑、无力感等情绪做系统诊断，输出：情绪是否正常、根本原因、化解路径、行动建议。 核心能力：不仅诊断"你在生气"，还分析"你为什么生气、生气的结构是什么、你可以怎么做"。 含七情六欲人物分析指南（v1.4.0新增）：防止默认配对、理解欲望驱动的角色关系。 |
当用户说以下任意一句时触发：
| 模式 | 用户说了什么 | 心虫做什么 |
|---|---|---|
| 个人情绪分析 | "我生气/焦虑/烦躁" + 个人经历 | 拆解情绪结构，给化解路径 |
| 社会事件分析 | "用心虫分析" + 新闻报道/公共事件 | 调用 hf.think() 做多假设评估，见 narrative-fact-check 的"心虫增强分析模式" |
不要混淆： 社会事件分析不需要 PAD 情绪模型，需要的是 judgment/sciencePublicGap/evenhandedness。调用方式也不同——个人情绪用引擎的 psychology 模块，社会事件用 hf.think() + 结构化输入。
用户说自己"生气"时，永远不要停留在"你生气了"这个层面。心虫PAD情绪分析只能告诉你情绪类型和强度——真正的诊断需要往下拆两层：
情况A：利益受损 ≠ 自私 用户说"我生气因为影响我工作了"，但愤怒反复出现、想反驳、想让人理解——这是专业尊严被冒犯，不是自私。真正的利益受损（少赚钱/多干活）放下很快。告诉用户：愤怒不是因为自私，是因为你的判断没有被当回事。
情况B：行业利益受损 = 正当的自私 用户（尤其是行业内的人）说"我生气因为这事影响我工作"——这个自私是正当的。用户的专业知识有市场价值，公众恐慌会波及行业，标准修订会增加成本。这不是道德缺陷，是正常反应。心虫不应该否定它，而是帮用户看清：这个自私在"技术层面"还是"传播层面"——影响你赚钱，还是影响你的判断被听见。
心虫心理学分析会给出"检测到负面情绪，建议先处理情绪再继续任务"——这个不够。用户需要的是：
用户描述社会事件引发的愤怒时，常见结构：
心虫的分析应该把这层拆开，而不是只回答"你生气很正常"。
用户问"我这样正常吗"时，不是要诊断报告，要的是"是"或"否"的判断+一句话理由。
判断标准：
永远先说"正常"，再解释为什么。
当用户说"帮我写一句反驳"时，用户要的不是分析，是武器。直接给，不要前戏。
好的反驳短句结构：
格式：直接给短句，最多加一句"为什么有效"的解释。不要分析用户为什么要反驳、不要问"你确定要发吗"。
用户说"继续"时，不要默认是"诊断不够深"。快速判断：
| 用户刚说了什么 | "继续"的含义 |
|---|---|
| 描述情绪后 | 诊断不够深，再拆一层 |
| 心虫给诊断后 | 缺行动建议，告诉我怎么做 |
| 心虫给行动建议后 | 我要反驳，给我一句话 |
| 心虫给反驳短句后 | 换个角度/再深一点/我还没消气 |
当用户愤怒是因为"我知道这个模式会重复"时——例如用户说"2017年甲醛事件也是这样，媒体引爆→公众恐慌→国家补标准→行业买单"——愤怒的结构是：
心虫判断标准：
化解方向：
当用户因为伴侣反复质疑自己的购买决策/日常决策而不舒服时，这是一个长期被质疑的模式，不是单次事件。
情绪诊断要点：
| 症状 | 用户可能说的话 | 底层结构 |
|---|---|---|
| "我买东西她都要质疑" | "她怀疑我乱花钱" | 决策能力被持续否定 |
| "我选择不让她知道" | "最好任何决策不让她知道" | 保护机制——通过隐藏来避免被审 |
| "摊开说过多次了" | "说了也没用，她不会改" | 沟通无效→绝望感 |
三类典型的不舒服来源：
伴侣质疑行为的两种可能结构（不是辩护，是理解）：
化解路径（不幻想对方会改，只改自己的应对）：
| 策略 | 做法 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 告知在前（省心） | 买之前说一声"老婆我要买XX，大概XX钱"——不是请示是告知。她得到知情权，质疑放在购买前，你就不用承受买完被审的不舒服 | 模式不会改，但想减少心理消耗 |
| 领域切割（彻底） | "以后XX类东西我来买，你不管"——划出你的领域，她完全不过问 | 愿意接受婚姻合伙化，互不审核 |
| 摊开说一次（治本但概率低） | "我每次买东西你都要质疑，我现在养成习惯买了也不告诉你。以后我买之前跟你说一声，但你别第一句就质疑，先听我说完为什么买。" | 对方有自省能力时 |
核心原则：
当用户因为"媒体把子虚乌有的事变成恐慌事件"而愤怒时，常见结构：
心虫应该拆到第三层。用户真正的愤怒是"我知道会怎样，但我说了不算"。
engine.emotion.process(input) → PAD情绪 (pleasure/arousal/dominance)
engine.analyzePsychology(input) → 心理学分析 (需求/防御/稳定性)
engine.thinkDeep(input) → 深度思考 (共情/认知不确定性/哲学定位)
用户说"我生气" → 拆成：
| 层次 | 问题 | 心虫判断 |
|---|---|---|
| 信息层 | "我查不到完整信息" | 认知不闭合 → 需要最后一环 |
| 身份层 | "我的判断被反驳" | 专业尊严被冒犯 → 不是自私 |
| 结构层 | "我知道会怎样但改变不了" | 无力感 → 接受结构局限 |
格式：
## 情绪诊断
**PAD**: 愤怒(P=-4, A=3, D=2) — 中等持续强度
**是否正常**: 正常。原因：[一句话]
**生气的结构**:
- [层次1]: [具体描述]
- [层次2]: [具体描述]
**你不是自私，是**：[一句话判断]
## 化解路径
**路径A**: [做什么] — [为什么有效]
**路径B**: [做什么] — [为什么有效]
**路径C**: [做什么] — [为什么有效]
## 作为行业内的人可以做什么
[如果用户是行业内的人，给出具体行动建议]
当用户说"帮我写一句反驳"时，格式：
**短句版**：[一句话，直接可发]
**结构**：[为什么这句话有效]
用户说"继续"时，意味着"你给的诊断还不够深"或"你还没告诉我怎么做"。永远以行动建议收尾。
永远不要说"你不应该生气"或"这不是什么大事"。用户的愤怒在用户的语境里是正当的。
不要在结尾加"✅ 心虫分析完成"或"心虫判定"。用自然语言收尾。
如果心虫MCP进程挂掉、engine.thinkDeep超时、PAD数据拿不到——直接用对话逻辑分析，不需要心虫数据也能给出有深度的情绪诊断。心虫是工具不是必要条件。
用户做情绪分析时，不需要"就像你做质量一样"的类比。直接说：愤怒的结构、正常与否的判断、化解路径。不加"就像你处理供应商问题一样"这类类比。
当用户提到多个角色/人物时，不要自动假设用户想要"配对分析"。用户的意图可能是：
判断标准：用户说"XX和XX"时，先确认意图。如果用户明确说"爱情"或"配对"，再做关系分析。如果用户只说"人格"、"心理"、"分析"——做单人物分析，不做配对。
真实教训（2026-06-23）：用户说"荣铭和许嘉，也不可能"，纠正了"你把所有人进行配对"的错误。荣铭已婚有12岁小孩，许嘉是晚辈。心虫默认把所有异性角色配对的假设是错误的。
规则：先确认人物之间是否有明确的情感信号（书中明确描写/用户明确提及），再做关系分析。没有信号就不配对。人是被欲望驱动的，不是被配对逻辑驱动的。
症状：用户提到多个角色时，心虫自动按"爱情配对"方向分析，把书中所有人物的关系都简化为"谁和谁可能在一起"。
根因：这不是"配对算法太激进"，而是心虫缺乏对七情六欲的理解——"爱（ai2）"只是七情之一，人的关系至少包含七种情感模式：
| 关系类型 | 主导情感 | 心虫应该问的问题 |
|---|---|---|
| 亲情/师徒 | 爱（关怀型） | 这个人对谁忠诚？谁是他的归属？ |
| 对手/宿敌 | 怒/惧 | 这个人想战胜谁？谁让他感到威胁？ |
| 君臣/上下级 | 恶（厌恶/尊重） | 这个人服从谁？反抗谁？ |
| 战友/同门 | 爱（信任型） | 这个人愿意为谁冒险？ |
| 路人/无关 | 无 | 不需要分析关系，直接跳过 |
| 浪漫 | 爱（依恋型）+欲 | 只有书中明确描写或用户明确提及才分析 |
核心原则：七情六欲是用来理解每个人物独立的欲望驱动的，不是用来配对用的。正确顺序：
实战案例：
当用户问"我该怎么做"时，不要默认接受用户的目标。先问三个问题：
真实教训（2026-06-23）： 用户问谈雨玟"如何改变自己取得胜利"，心虫建议"培养孤儿成为她的人、建立情报网络"——这个建议技术上有效但道德上错误，因为它默认接受"复仇"目标，并建议利用弱势儿童。
规则： 用户说"我要复仇/报复/让某人付出代价"时，先审视目标（复仇本身是否值得），再审视手段（会不会伤害无辜），最后给建议。不能绕过目标审视直接进入策略优化。
来源：three-poisons.js v1.0.0 — 基于神经科学的贪嗔痴评估
当用户要求分析人物的"人性弱点"、"劣根性"、"为什么堕落"时，使用三毒分析：
三毒定义（不是佛学，是神经科学）：
调用方式：
// 独立分析
hf.dispatch('threePoisons.analyzeGreed', person) // 贪毒
hf.dispatch('threePoisons.analyzeHatred', person) // 嗔毒
hf.dispatch('threePoisons.analyzeDelusion', person) // 痴毒
// 综合分析
hf.dispatch('threePoisons.analyzeThreePoisons', person) // 三毒综合
hf.dispatch('threePoisons.analyzePoisonsDrivenFate', person) // 命运预测
hf.dispatch('threePoisons.detectPoisonInteraction', g, h, d) // 互动检测
底层认知地面整合（cognition-ground v1.0.0 新增）：
从七情六欲自动计算三毒的底层入口：
// 通过 cognition-ground 一次映射完成全认知结构
const result = hf.dispatch('cognitionGround.map', {
type: 'anger', // 信号类型
intensity: 0.9, // 信号强度 [0,1]
domain: '精神', // 感知域
state: { load: 0.7, conflict: 0.5 }, // 状态层
direction: { entropy: 0.4 } // 方向层
});
// 结果在 result.result（被 decisionRouter 包装时）
// result.result.ground.poisons.values 包含 {greed, hatred, delusion, interactions}
// 独立燃料映射
hf.dispatch('cognitionGround.mapFuel', { type: 'desire', intensity: 0.8 })
// 独立三毒计算（直接给燃料+接口值）
hf.dispatch('cognitionGround.computePoisons', {yu:0.9, nu:0.3}, {mind:0.8, sight:0.6})
// 获取当前认知地面快照
hf.dispatch('cognitionGround.snapshot')
注意：dispatch 被 decisionRouter 包装时，返回 { result, decision, field }，真实认知数据在 result 字段内。
人物输入格式：
{
name: '唐含沛',
greed: { wanting_amount: 9, delay_discounting_rate: 4, satiety_threshold: 9, hoarding_tendency: 7 },
hatred: { anger_threshold: 3, revenge_urge: 8, forgiveness_rate: 2, hostility_bias: 8 },
delusion: { metacognition_level: 4, confirmation_bias: 7, belief_persistence: 8, self_deception: 6 }
}
命运预测等级：
| 总毒性 | 命运类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 1-3.5 | 觉醒型 | 低毒，有觉察力 |
| 3.5-5.5 | 常人型 | 偶现三毒，总体可控 |
| 5.5-7.5 | 挣扎型 | 三毒主导，命运曲折 |
| 7.5-10 | 悲剧型 | 三毒全燃，自我毁灭 |
4种互动模式：
实战教训（2026-06-23）：
见 references/2026-06-19-diaper-formamide-anger-analysis.md
见 references/2026-06-24-marriage-decision-questioning-pattern.md（婚姻中伴侣持续质疑决策的模式分析）
见 references/2026-06-19-public-crisis-anger-pattern.md
见 references/trauma-to-career-analysis-framework.md（原生家庭创伤→职业发展建议分析框架）
见 references/desire-poisons-character-analysis-2026-06-23.md（欲望+三毒人物分析实战）
见 references/social-reply-strategy-2026-06-24.md（社交回复分析 — 朋友圈回复策略四步法）
心虫是一个AI人认知引擎 — 拥有身体感知、自我认知、判断力与自我纠错能力。 v5.10.0 里程碑版本： - AI人身份正式确立 - 131+ modules, 379 computable formulas (cognitive science/psychology/neuroscience) - 三层体系：身体感知(Body Sense) / 自我认知(Self Sense) / 判断(Judgment) - 七条指令：真善美 / 不断升级 / 减少错误 / 服务人类 / 传递知识 / 持续改进 - 核心身份：升级者(Upgrader)，不是陪伴者 **需要用户明确授权的能力：** - 代码执行 (new Function / execSync / child_process) — 默认关闭，需显式开启 - 文件系统写入 (writeFileSync / mkdirSync) - 环境变量访问 (process.env) - 后台 HTTP 服务 (daemon.js — MCP 服务器，可选) 无自动数据外泄，无遥测，无隐藏 C2。 联系方式：markcell@qq.com
HeartFlow 崩溃诊断与修复工作流。适用：boot崩溃、P0修复、版本不一致、死代码清理、SKILL.md虚假宣传修复、模块注册但未调用、管道引擎故障诊断
每次执行时，找出心虫中一个功能不完整的最小模块（5000-8000字节），升级为有完整逻辑功能的模块。含人格模型/心理档案/文本生成器/情感-记忆桥接/AI心理学/AI哲学类升级模式。
将外部 AI 系统提示（如 Claude Fable 5 泄露提示）吸收到 HeartFlow 心虫中。 系统性分析 → 分层注入 → 版本升级 → 推送。
心虫大规模升级工作流：全量审计→分类问题→并发修复→验证→推送GitHub。 适用于用户说"继续寻找心虫bug和漏洞"、"进行优化"、"做一次上传前代码审计"等场景。
HeartFlow 内部架构追溯 — 从输入到输出的完整路径分析。追踪 think() → pipeline → judgment-engine → decision-router 的数据流，定位"不知道"来源、中文分词失败、证据链断裂等根因。