核心用法
Emotion Router 是一套 Markdown-first 的情绪感知软路由系统，专为编码 Agent 设计。它不试图"理解"用户人格或建立长期记忆，而是基于当前可见的 prompt 和上下文窗口，实时识别三类压力信号：紧急（Urgency）、愤怒/挫败（Anger/Frustration）、困惑（Confusion），并将 Agent 切换至对应的执行模式。
路由触发逻辑：扫描当前用户输入及可见上下文 → 按优先级（紧急 > 愤怒 > 困惑）选定单一路由 → 调用 references/emotion-routes.md 中的对应模式 → 应用于下一轮回复、工具规划、编辑边界和验证步骤。
三种执行模式：
- 紧急模式：最快最小路径优先，先交付可用结果，后做最简验证，回复简短并指明下一检查点
- 愤怒/挫败模式：止损优先，定位故障点，给出最小修复路径，少解释多验证，禁止辩解或重复失败方案
- 困惑模式：用平实语言说明"正在做什么、哪里受阻、下一步是什么"，最多提一个阻塞性问题
显著优点
1. 工程化落地：以"软路由"替代硬编码情绪分类器，避免关键词匹配的死板，保留语义判断灵活性
2. 防漂移设计：明确禁止范围扩张、长篇铺垫、后台静默操作等 Agent 常见不良行为
3. 多语言覆盖：中英文信号示例并列，适合国际化团队
4. 零运行时依赖：纯 Markdown 定义行为，不依赖 Python 脚本或外部模型调用
潜在缺点与局限性
- 上下文窗口限制：仅能读取"当前可见"上下文，无法追溯历史对话或持久化用户画像，可能导致情绪误判
- 信号歧义：主题提及情绪词汇（如讨论"confusion report"变量名）可能被误触发，需人工校验
- 单一路由制：强制三选一，复杂混合情绪场景（如既急又怒）只能按优先级折中处理
- 无反馈闭环：未内置用户确认路由正确的机制，错误路由可能持续多轮
适合人群
- 构建 coding agent 或 AI IDE 插件的开发者
- 需要降低用户挫败感、缩短任务完成时间的客服自动化场景
- 追求"可审计、可版本控制"的 prompt 工程团队（偏好 Markdown-first 架构）
常规风险
| 风险类型 | 具体表现 | 缓解建议 |
|---------|---------|---------|
| 隐私误判 | 将代码审查中的激烈技术争论识别为用户愤怒 | 增加领域白名单，排除技术术语场景 |
| 过度收敛 | 紧急模式下为求快而牺牲代码质量 | 强制最小验证步骤不可跳过 |
| 模式僵化 | 长期依赖单一路由导致回复风格单调 | 定期人工抽检多轮对话 |
---
来源：ClawHub 发布的 Markdown-first skill bundle（v2.0.0，MIT 协议）