微表情情绪识别与分析

要解决什么问题

面试、谈判或客服回放里，言语可以修饰，微表情往往更短、更难伪装。若你手头是一段人物面部视频，想判断惊讶、恐惧、愤怒、愉悦等基础情绪是否一致、是否存在一闪而过的真实反应，手工逐帧看既慢又缺少结构化结论。本技能面向「用视频做微表情与情绪状态分析」，并支持在合规前提下从云端拉取历史报告清单，而不是依赖本地会话记忆。

技能如何工作

核心链路是：准备符合要求的视频输入 → 获取并校验 open-id（禁止自行编造）→ 在技能根目录调用 scripts/emotion_analysis.py 对接 API。

• 视频分析：支持本地路径（--input）或公网 URL（--url，由服务端下载）
• 识别维度：基于 FACS 思路覆盖七种基础情绪及强度分级；并做复合情绪、微表情捕捉、压抑/矛盾情绪、波动追踪
• 输出内容：整体情绪状态、关键微表情线索、情绪真实度打分（0–100）、言语与表情一致性评估、人际交往相关建议
• 分析类型：--analysis-type 可选 comprehensive / basic / micro / trust 等，默认综合分析
• 历史报告：触发「查看历史情绪报告」等关键词时，必须用 python -m scripts.emotion_analysis --list --open-id 从云端 API 取数，并以 Markdown 表格展示（含 reportImageUrl 链接）；禁止读取 memory/、LanceDB 或本地汇总

适用边界与注意点

• 视频建议 mp4/avi/mov，单文件上限约 10MB；需正面、光线均匀、无口罩/墨镜/帽子遮挡，否则精度会明显下降
• 结论是计算机视觉与心理学模型的参考输出，不能替代专业心理测谎或心理咨询
• 仅在需要 API 细节或错误码时再查阅 references/api_doc.md，避免把上下文堆满配置说明