Mark Heartflow Skill
本地认知预处理引擎，规则分类、情绪检测与决策路由
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Mark Heartflow Skill。 它的用途是：本地认知预处理引擎，规则分类、情绪检测与决策路由 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mark-heartflow-skill-x-6/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
'分析这段客服对话的情绪倾向，并分类为投诉、咨询或建议'，它会调用心虫引擎进行PAD情绪检测和规则分类，返回情绪维度值（愉悦度0.2、激活度0.8、支配度0.3）和分类结果'投诉'，同时将请求路由到对应处理模块。
介绍
心虫(HeartFlow)是一个运行在本地的认知预处理引擎，主要解决输入文本的规则引擎分类、PAD情绪检测和决策路由问题。它能帮助你在不依赖云端服务的情况下，快速对文本进行结构化分析（如判断用户意图、检测情绪状态），并根据预设规则将请求路由到不同的内部模块（如心理学、逻辑、记忆等），实现智能化的初步处理。
使用方式简单：将心虫作为AI Agent的预处理层接入，通过配置规则引擎和情绪模型即可。当用户输入文本时，心虫会自动执行分类、情绪检测和路由决策，输出结构化结果供后续模块使用。它支持自定义规则和内部模块调用，适合需要快速响应和隐私保护的场景。
适合以下人群：智能体开发者（需要本地预处理层）、数据分析师（需要自动化文本分类和情绪分析）、客服人员（需要实时工单分类和情绪识别）。对隐私敏感、要求低延迟、希望离线运行的用户尤其适用。
使用建议：建议配合本地大模型或自建推理服务使用，避免将心虫用于需要深度语义理解的任务；规则配置需根据业务场景预先设计，情绪检测基于PAD模型（愉悦度、激活度、支配度），不支持复杂情感分析；部署时注意资源消耗（内存约100MB），适合在边缘设备或服务器上运行。
核心特点
与通用AI对话或云情绪API不同，心虫完全本地运行，内置PAD三维情绪模型和可编程规则引擎，支持离线预处理和模块化路由，无需网络即可实现毫秒级响应。
注意事项
不适合需要深度语义理解、开放域对话或复杂情感分析的场景，仅适用于规则明确的分类、情绪检测和路径决策。
常见问题
心虫支持哪些情绪检测？
基于PAD模型（愉悦度、激活度、支配度），可检测高兴、愤怒、悲伤、平静等基础情绪，不支持复杂混合情绪。
如何安装心虫？
通过npm安装：npm install heartflow-skill，然后配置规则引擎和情绪模型即可。