必须启用emosense-v2.1插件并配置intensity threshold为0.62、勾选detect mixed emotions；将consistency_weight设为0.42、decay_rate_per_hour设为0.07；部署tonemapper-wechat-zh并为frustrated和curious状态设定对应语气规则；开启feedback beacon且feedback_weight设为0.89。
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要让AionClaw智能体的回复更贴合对话情绪、避免机械生硬，必须激活情感识别链路并绑定对应语气映射Skill，否则所有参数调整都无效。
启用EmoSense-v2.1情感识别插件
这一步是整个语气调节的基础。没有它，后续所有配置都只是摆设。
打开OpenClaw本地控制台→点击左侧Skills Marketplace→在搜索框输入EmoSense-v2.1→确认状态为“已安装”且版本号≥v2026.3.31。
点击Config按钮→将WeChat-Inbound通道拖入“Enabled Input Sources”区域→在配置面板中把Intensity Threshold设为【0.62】，并勾选Detect Mixed Emotions复选框。
注意：若未勾选Detect Mixed Emotions，遇到“又气又好笑”这类复合情绪时，系统会强制归为单一标签，导致语气错配。
将consistency_weight调至0.42
该参数决定语气延续强度。数值越低，越允许根据上下文实时切换表达风格，特别适合私域社交类对话。
进入OpenClaw根目录下的/config/memory/emotion.yaml文件。
找到consistency_weight字段，将其值改为【0.42】。
同时修改decay_rate_per_hour为0.07，使情绪记忆随时间自然衰减，避免前一条消息的愤怒感持续污染后三条回复。
保存文件后，在终端执行命令：clawctl reload emotion触发热重载。
部署ToneMapper-WeChat-ZH语气映射Skill
方法一：通过Skill Orchestrator界面部署
访问OpenClaw仪表盘→进入Skill Orchestrator→点击+ Add Skill Chain→选择模板ToneMapper-WeChat-ZH。
方法二：手动校验映射逻辑（关键步骤）
在映射表中为frustrated状态设定：最大句长≤12字、禁用疑问句、启用“马上处理”“已锁定问题”等确定性短语前缀。
为curious状态设定：允许嵌套设问、插入背景解释占比≤35%、启用“其实这里有个小细节…”类引导句式。
这一步不可跳过——若未为curious状态启用设问能力，用户追问时AI仍会用陈述句平铺直叙，彻底丧失对话节奏感。
开启Feedback Beacon实现情绪反馈闭环
第一步：在EmoSense-v2.1插件配置页中，勾选Enable Feedback Beacon。
第二步：确保微信消息通道已开启response_ack功能，否则用户发送“你刚才说错了”这类纠正信号时，系统无法捕获并触发语气重校准。
第三步：在ToneMapper-WeChat-ZH的高级设置中，将feedback_weight设为0.89——该值高于默认0.65，确保用户当轮反馈能覆盖历史情绪权重，实现即时语气纠偏。
