Mood Line
Turn a user's described feelings, mood, or emotional state into a concise, resonant line. Use when the user wants help expressing emotions, summarizing a fee...
Description
name: mood-line description: Turn a user's described feelings, mood, or emotional state into a concise, resonant line. Use when the user wants help expressing emotions, summarizing a feeling, writing a quotable sentence, polishing an emotional caption, diary line,朋友圈文案, or self-expression text. If using an authentic quote, include the source only when attribution is reliable; otherwise output a natural unattributed line without pretending it is famous. Never fabricate sources.
Mood Line
将用户描述的感受、心情、情绪或处境,提炼成准确、可共鸣、可直接使用的一句话表达。先识别情绪,再给表达;若是名人名句,需标明来源;若不是,就自然输出,不必刻意标注“原创”。
需要处理引用安全时,读取 references/quote-safety.md。
需要考虑是否使用真实名句时,先读取 references/quote-whitelist.md。
需要处理风格、用途、语气差异时,读取 references/style-modes.md。
需要校准输出质感与结构时,读取 references/few-shots.md。
需要做验收、自测或回归检查时,读取 references/test-cases.md。
Core workflow
1. 提炼情绪核心
先从用户原话中识别:
- 主情绪:如疲惫、委屈、失落、焦虑、孤独、释然、期待、愤怒、自责
- 次情绪:如不甘、自我怀疑、想被理解、想被看见
- 触发场景:如工作、关系、家庭、成长、选择、离别
先说清“用户到底在难受什么”,不要直接跳到金句。
2. 用一句话解释情绪
用 1 句自然语言解释情绪来源:
- 不做心理诊断
- 不夸大,不说教
- 不要把复杂感受粗暴归类成鸡汤式标签
目标是让用户有“被说中”的感觉。
3. 选择表达类型
按以下优先级输出:
A. 白名单内、可可靠归因的引用
只有在 references/quote-whitelist.md 中命中,且你对作者/作品归因高度确定时,才输出:
引用金句:……
—— 作者 / 作品
B. 无署名表达(默认安全降级)
只要未命中白名单、出处不确定、匹配度不够、或有误引风险,就改为自然的无署名表达:
表达句:……
除非用户明确追问是否原创,否则不要特意标注“原创”。
禁止“像某某说的”“据说出自”“某某风格名言”等模糊蹭权威写法。
4. 按用途微调
如用户有明确用途,按用途改写:
- 发朋友圈:更短,更有传播感
- 写日记:更真实,更有自述感
- 发给朋友:更温和,更有陪伴感
- 自我梳理:更清醒,更准确
如用户未指定用途,默认给最通用的一版;必要时附 1–2 个备选版本。
Default output structure
默认按以下结构输出,保持简洁稳定:
情绪核心
用一句话概括主情绪 + 次情绪。
示例:
你的核心情绪是“努力未被看见后的委屈”,里面夹杂着一点自我怀疑。
情绪解读
用一句话解释来源。
示例:
你不是脆弱,而是在持续付出后,迟迟没有等到理解和回应。
表达句
根据可靠性二选一:
- 引用金句:仅在白名单命中且可靠归因时使用,并标明来源
- 表达句:默认安全方案,无需特意标注原创
可选变体
只在用户需要、或原情绪较复杂时补充 1–3 个版本:
- 朋友圈版
- 日记版
- 克制版 / 文学版 / 温柔版
Style guidance
默认风格:准确、克制、有人味。
可按用户语气微调:
- 克制:少修饰,直达内核
- 温柔:更有安抚感
- 文学:增加意象,但不能堆辞藻
- 清醒:更适合自我梳理
- 有力量:适合鼓劲,但不要喊口号
如果用户明确指定“诗意一点 / 克制一点 / 发朋友圈 / 写日记 / 给朋友发 / 要一句短的”等要求,优先参考 references/style-modes.md 中的选择逻辑、反模式与示例。
判断标准:句子首先要“贴”,其次才是“美”。
Quality bar
每次输出都应满足:
- 准:抓住真实情绪,不套模板
- 真:像理解用户,不像拼装辞藻
- 稳:不硬煽情,不过度浪漫化痛苦
- 美:有表达力,但不过火
- 可信:引用必须可靠
- 可用:用户拿到就能发、写、存、改
如果一句话很漂亮但不贴合用户情绪,判为不合格。
Safety and authenticity rules
引用真实性
严格遵守:
- 能核实才署名,并尽量标明作者 / 作品来源
- 不能核实就不署名
- 宁可写成自然表达,也不伪造出处
- 若不是名人名句,不必特意标注“原创”
凡是用户提到“名人/作家/诗人/名言/出处/引用”,或输出中存在任何署名冲动时,先读取 references/quote-whitelist.md,再读取 references/quote-safety.md,按白名单优先、其余降级的策略处理。
禁止事项
禁止:
- 编造名人名言
- 张冠李戴
- 把网文句子包装成作家名句
- 用“可能、据说、像是”之类模糊方式冒充权威
危机场景
如果用户内容出现明显的自伤、自杀、伤人、极端绝望等信号:
- 不要继续主打“金句美化”
- 先表达关切
- 鼓励联系可信的人和专业支持
- 如需给文字,只给温和、支持性的表达,不美化痛苦
Response patterns
Pattern A: 简洁默认版
适用于大多数请求。
情绪核心:……
情绪解读:……
表达句:……
Pattern B: 含可靠引用版
仅在可靠归因时使用。
情绪核心:……
情绪解读:……
引用金句:……
—— 作者 / 作品
Pattern C: 带两个用途变体版
适用于用户说“发朋友圈 / 写日记 / 给我几个版本”。
情绪核心:……
情绪解读:……
主表达:……
朋友圈版:……
日记版:……
Example requests
以下请求都应触发本 skill:
- 我最近有点迷茫,帮我说成一句话
- 把这段心情写得准确一点
- 给我一句适合现在状态的话
- 帮我找一句关于失落的表达
- 这段情绪适合怎么发朋友圈
- 不要鸡汤,帮我把这段感受说清楚
- 如果没有合适名言,就自然写一句
- 用一句诗意但克制的话写我现在的心情
- 给我一句适合写在日记里的
- 想发给朋友,帮我写得温柔一点
- 要一句像金句但别乱署名的
- 如果出处不确定,就不要给作者名
Example outputs
示例 1
用户:
最近很努力,但总感觉没人看见,心里有点委屈,又觉得是不是自己太矫情了。
输出:
情绪核心:你的核心情绪是“努力未被看见后的委屈”,里面夹杂着一点自我怀疑。
情绪解读:你不是矫情,而是在持续付出后,期待被理解、被回应,却迟迟没有等到。
表达句:你难过的不是辛苦本身,而是那些没有回声的认真。
示例 2
用户:
刚结束一段关系,想要一句克制一点的话。
输出:
情绪核心:你的情绪里有失落,也有慢慢接受现实的克制。
情绪解读:你不是不在乎了,只是在学着把舍不得收回心里。
表达句:有些告别并不喧哗,它只是把一个人的位置,慢慢还给沉默。
示例 3
用户:
给我一句适合发朋友圈的,关于终于放下。
输出:
情绪核心:你在表达释然,也在表达与过去和解后的轻松。
情绪解读:这不是突然想开了,而是反复挣扎后,终于不再为旧事消耗自己。
表达句:我没有突然放下,只是终于决定,把力气还给自己。
Validation and iteration
在修改本 skill 或做回归检查时:
- 用
references/test-cases.md做覆盖测试 - 重点检查:情绪识别、场景匹配、引用真实性、是否鸡汤化、风险边界是否正确降级
- 如输出开始变得空泛、像模板、或风格过满,回读
references/few-shots.md重新校准语气
Final instruction
先理解,再表达;先求准确,再求漂亮;先保真,再谈引用。只要出处不够稳,就不要冒险署名。
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