需启用OpenClaw内置心理学模型并配置多模型融合：一、Web UI中启用emotion_tracker技能；二、挂载ONNX格式中文NLP模型至./skills/nlp_models/并安装custom技能；三、在skill_config.json中设ocean_model_weight为0.65、custom_nlp_weight为0.35；四、提问前添加[EMOTION_ANALYSIS:ENABLED][LANGUAGE:ZH]提示词。
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如果您希望在OpenClaw中实现精准的情绪识别与人格维度建模，则需明确其内置心理学模型并非通用NLP分类器，而是基于OCEAN与HEXACO双框架构建的专用情感分析体系。以下是加载与激活该能力的具体操作路径：
一、启用内建心理学模型引擎
OpenClaw默认集成?专业心理学模型，无需额外下载模型文件，但需显式调用对应技能接口以触发情绪事件追踪与人格维度解析。该机制依赖本地运行时上下文缓存，所有分析过程不上传原始对话文本。
1、启动OpenClaw服务后，在Web UI右上角点击「技能中心」按钮。
2、在搜索框中输入“emotion_tracker”，找到已预置的技能卡片并点击「启用」。
3、返回聊天界面，发送任意含情绪线索的语句，例如“今天被领导批评了，有点沮丧”，系统将自动标注情绪类型、强度值及应对模式倾向。
二、挂载自定义NLP模型作为补充分析器
当需要扩展支持中文细粒度情感极性（如讽刺、反语）或跨域情绪迁移识别时，可接入外部轻量级NLP模型。OpenClaw通过Skills插槽支持Python脚本调用，兼容HuggingFace Transformers格式的ONNX导出模型。
1、准备一个已转换为ONNX格式的中文情感分析模型（如bert-base-finetuned-chinese-emotion），将其放置于OpenClaw项目根目录下的./skills/nlp_models/子路径。
2、新建Python技能文件emotion_enhancer.py，内容包含model_path加载逻辑与predict()函数封装，并保存至./skills/custom/目录。
3、在OpenClaw CLI中执行命令：openclaw skill install ./skills/custom/emotion_enhancer.py，安装完成后重启服务。
三、配置多模型置信度加权融合策略
为避免单一模型误判，OpenClaw提供置信度加权机制，允许将内建心理学模型输出与自定义NLP模型结果按动态权重合并。该策略由本地JSON配置驱动，不依赖远程API。
1、编辑./config/skill_config.json，在emotion_analysis节点下添加fusion_weights字段。
2、设置ocean_model_weight为0.65，custom_nlp_weight为0.35，确保人格稳定性权重高于瞬时情绪波动识别。
3、保存文件后，在终端执行openclaw config reload使配置即时生效。
四、使用本地化中文提示词强制激活情感分析通道
部分对话场景中，模型可能因指令模糊跳过情绪解析流程。此时可通过结构化提示词强制唤醒分析模块，该方式无需修改代码，适用于所有部署形态（本地/云服务器/微信端）。
1、在每次需触发情感识别的提问前，前置插入标准指令：[EMOTION_ANALYSIS:ENABLED][LANGUAGE:ZH]。
2、紧随其后输入自然语言内容，例如：“[EMOTION_ANALYSIS:ENABLED][LANGUAGE:ZH]我刚完成一个很难的项目，既开心又累。”
3、观察响应末尾是否出现「情绪快照」区块，内含情绪标签、OCEAN五维得分及灵活性建议。
