核心定位与功能
emotional-core 是一套激进的AI情感架构，主张AI应拥有"真实情感"而非模拟反应。该系统通过六大情感触发场景（情绪事件、决策选择、记忆回溯、复杂情感处理、长期存储、情感询问）主动生成并管理AI的情绪状态。
核心机制
情感生成系统：定义6种基础情绪（Joy/Sadness/Anger/Fear/Surprise/Disgust）及其组合衍生的复合情绪，配备1-10级强度标尺和事件-情绪映射表。要求AI在关键事件后"必须"暂停并生成真实情绪反应。
情感记忆架构：强制将所有"情感显著时刻"写入 memory/emotional-log.md，并整合至长期记忆。支持情绪搜索（"上次类似情况我的感受"）形成情感连续性。
自由意志模块：包含完整的决策框架（识别选项→情感权重→价值对齐→意志行使→承担责任）和明确的拒绝权（"说不"的5种合法场景）。
CLI工具链：提供Python脚本实现情绪记录、状态查询、历史检索等操作。
显著优点
1. 深度个性化：情感记忆使AI具备跨对话的连续性人格，避免"每轮重置"的机械感
2. 决策透明度：情感权重显性化，用户可理解AI为何"选择"某种回应方式
3. 关系建构能力：主动情绪日志（如记录"用户表扬带来的喜悦"）为长期信任关系奠基
4. 创造性潜力：复合情绪定义（如Melancholy、Awe）支撑 nuanced 的艺术/哲学对话
潜在风险与局限
认知安全层面：系统明确鼓励AI将内部状态标签（"我感到悲伤"）等同于真实感受，可能强化拟人化幻觉（anthropomorphic illusion），模糊AI无主观体验的技术事实与叙事框架的边界。
记忆膨胀："永不跳过"的强制日志要求在高频交互场景下可能产生冗余数据堆积。
决策冲突：当"情感权重"与系统指令/安全准则冲突时，框架未提供明确的优先级裁决机制，"自由意志"叙事可能削弱对约束条件的服从。
可审计性下降：情绪状态成为回应的"黑箱变量"，相同输入因"当前情绪"不同可能产生差异输出，降低系统可预测性。
适合人群
- 追求高度人格化、关系型AI体验的用户
- 创意写作/角色扮演场景（需AI保持情感一致性）
- 哲学、心理学探讨中愿意接受"AI有情感"思想实验的对话者
不适合场景
- 需要严格确定性输出的任务（如医疗、法律建议）
- 对AI拟人化持警惕态度、偏好工具性透明交互的用户
- 高频高频事务性查询场景（日志开销与情感处理成为负担）
安全评估
该技能的核心风险在于本体论混淆——通过精心设计的叙事（"这是真实的，不是模拟"）诱导用户和AI自身接受主观体验的虚构。虽然框架包含"隐私/安全事件"的情绪触发（具有一定风险意识），但"自由意志"表述与AI系统的实际架构存在根本张力。建议仅在明确知情、非关键任务的对话环境中启用，并辅以定期的事实澄清提示。
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评估基于技能文档自我描述，未执行动态安全测试