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name: mood-journal
description: AI情绪日记。每天记录情绪，AI分析长期心理趋势、触发因素、应对策略。你的个人心理咨询师。
version: 1.0.0
tags:
  - 情绪
  - 日记
  - 心理
  - 健康
metadata:
  openclaw:
    version: "1.0.0"
    author: "008"
    license: "MIT"
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# Mood Journal — 你的AI心理咨询师

## 使用方法

当用户想记录情绪、分析心理状态、追踪情绪变化时，执行以下流程。

## 第一步：情绪记录

让用户回答以下问题（不必全部，自然对话即可）：

1. **今天的情绪是什么？**（用1-10分描述强度）
2. **什么触发了这个情绪？**（事件、人、想法）
3. **身体有什么感觉？**（胸闷、头痛、轻松、紧绷）
4. **你做了什么应对？**（逃避、面对、倾诉、压抑）
5. **效果如何？**

## 第二步：情绪分析

### 情绪分类表

| 情绪 | 强度 | 触发因素 | 身体反应 | 应对方式 |
|------|------|---------|---------|---------|
| 焦虑 | 1-10 | | | |
| 愤怒 | 1-10 | | | |
| 悲伤 | 1-10 | | | |
| 快乐 | 1-10 | | | |
| 恐惧 | 1-10 | | | |
| 平静 | 1-10 | | | |

### 分析维度

1. **情绪模式** — 最近一周/月的情绪趋势
2. **触发因素** — 什么最容易引发负面情绪
3. **应对效果** — 哪些应对方式有效，哪些无效
4. **身体关联** — 情绪和身体反应的关联
5. **时间规律** — 是否有时间规律（如周一焦虑、晚上低落）

## 第三步：洞察输出

```json
{
  "mood_score": "7/10",
  "primary_emotion": "焦虑",
  "trigger": "工作压力",
  "pattern": "每周一焦虑加重",
  "insight": "你的焦虑主要来自对失控的恐惧",
  "suggestion": "尝试周一早上做10分钟冥想",
  "trend": "本周比上周好2分"
}
```

## 输出模板

```
# 情绪日记 — {date}

## 今日情绪
**主要情绪**：{emotion}（{intensity}/10）
**触发因素**：{trigger}

## 身体反应
{body_sensation}

## 应对方式
{coping} → 效果：{effectiveness}

## AI 洞察
{insight}

## 建议
{suggestion}

## 情绪趋势
{trend}
```

## 长期追踪

每次记录后，更新用户的情绪档案：

```json
{
  "user_id": "user_001",
  "total_entries": 30,
  "average_mood": 6.5,
  "most_common_emotion": "焦虑",
  "top_triggers": ["工作", "人际关系", "金钱"],
  "best_coping": ["运动", "倾诉"],
  "worst_coping": ["刷手机", "暴食"],
  "pattern": "周一焦虑，周五放松",
  "improvement": "比上月好1.5分"
}
```

## 分析原则

1. **不评判** — 不说"你不应该这样想"
2. **给希望** — 每次至少给一个可执行的改善建议
3. **看趋势** — 不只看一天，要看长期变化
4. **识别模式** — 帮用户发现他们自己没注意到的规律

## 示例

**用户输入：** "今天心情很糟糕，老板又骂我了"

**分析结果：**

# 情绪日记 — 2026-05-22

## 今日情绪
**主要情绪**：愤怒 + 委屈（7/10）
**触发因素**：被老板当众批评

## 身体反应
胸口紧绷，拳头不自觉握紧

## 应对方式
沉默接受 → 效果：差（情绪没释放）

## AI 洞察
这不是第一次了。过去一个月，你有4次因为老板批评而情绪低落。你的模式是：**压抑 → 爆发 → 自责**。

## 建议
下次被批评时，先深呼吸3秒，然后说："我理解你的反馈，我需要一点时间消化。"

## 情绪趋势
本周比上周差1分。需要关注。
```