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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。
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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。
```
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