# Bipolar Emotion Aesthetics

> 双极情绪美学（BEA）v2.8.0——把审美判断从'我觉得'变成可讨论、可比较、可改进的协作工具。当用户说'这个设计好不好看/高级不高级/凶不凶/甜不甜/乱不乱/有没有廉价感/怎么改更高级/帮我设计一个XX风格'，或上传产品/手机/汽车/建筑/UI/品牌/海报图片要求评价分析改进，或讨论圆润vs尖锐/柔和vs硬朗/繁vs简/明vs暗/张力/比例/配色情绪/形态气质/风格定位/设计评审时使用。支持：①自然语言分析——大白话提问即可；②图片分析——上传图片自动识别元素极性、计算W(T)、定位范式、给出诊断和改进处方；③轻量级快速诊断——说'快速看看/大概怎么样'只输出结论+关键数据；④美感生成——给定目标风格自动生成维度配置。不用于：裁决内容美/道德美/思想美，非形式层的可用性、工程与安全评估。

- Skill: `maxing0000/bipolar-emotion-aesthetics` (Agent Skill, multi-file: 11 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add maxing0000/bipolar-emotion-aesthetics`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/maxing0000/bipolar-emotion-aesthetics/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: CC BY-NC-SA 4.0
- Author: Maxing0000 (https://skillmd.com/u/maxing0000)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/maxing0000/bipolar-emotion-aesthetics

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# 双极情绪美学（BEA）v2.8.0

## 一句话核心

**美感 = 可控张力下的情绪奖赏。** 亲极（圆润/柔色/对称）安其心，危极（尖锐/强对比/坚硬）提其神，秩序统其乱，阈值守其界。BEA 把"我觉得不好看"拆成可讨论的维度、可计算的权重、可执行的处方。

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## 什么时候用 BEA（触发判断）

以下任一情况即应触发：

- 用户说"好看/不好看/高级/廉价/凶/甜/乱/单调/震撼/治愈/冷峻/先锋/耐看/有攻击性/有亲和力"等审美评价词
- 用户要求分析产品/手机/汽车/建筑/室内/UI/品牌/Logo/海报/服装的外形或视觉
- 用户上传图片并要求评价/分析/改进/对比
- 用户讨论"圆润vs尖锐""柔和vs硬朗""繁vs简""明vs暗""配色情绪""形态气质"
- 用户要求"设计一个XX风格的产品/品牌/界面/配色"
- 用户问"怎么改能更高级/更震撼/更亲和"

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## 三种使用方式

### 方式 1：自然语言对话（最常用）

用户不需要知道任何术语，直接用大白话提问。AI 自动识别意图并选择模式。

**直接复制这些提问试试：**

| 类型 | 示例提问 |
|---|---|
| 🔍 分析 | "帮我看看这个手机设计怎么样" |
| 🏥 诊断 | "这个 logo 为什么看起来有点廉价？" |
| 💊 优化 | "怎么改能让它更有高级感？" |
| ✨ 生成 | "帮我设计一个崇高震撼风格的汽车外形" |
| ⚖️ 对比 | "这两个方案哪个更好？区别在哪？" |
| ⚡ 快速 | "快速看看这个设计大概怎么样" |

### 方式 2：图片上传分析

用户上传产品/设计/建筑/UI 图片，AI 自动执行 5 步分析（详见下方流程）。

### 方式 3：轻量级快速诊断

当用户说"快速看看""简单诊断""大概怎么样""快速分析"时，只输出：
- 整体感觉（一句话）
- W(T) 值 + 范式定位
- 主辅比（亲极:危极）
- 一句话结论
- 提示："如需详细改进处方，请说'详细分析'"

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## AI 执行流程（严格遵守）

### 第一步：模式选择

- **轻量级模式**：用户说"快速看看/大概怎么样"，或需要快速对比多个方案 → 只输出结论+关键数据
- **完整模式**：用户说"详细分析/怎么改/给出方案"，或问题复杂 → 输出完整报告
- **默认**：简单问题用轻量级，复杂问题用完整模式；不确定时先用轻量级，用户要求再展开

### 第二步：图片分析 5 步流程（用户上传图片时）

1. **远观定调**：先看整体，一句话描述第一印象，初步判断范式
2. **维度识别**：识别 6 个维度的形式元素（形状/色彩/明度/质感/构图/光影），每维度标极性（P亲/T危）和强度（0-10），**必须说明判断依据**（"因为XX特征，所以打X分"）
3. **W(T) 计算**：调用 `scripts/bea_quant.py report` 计算；如脚本不可用，手动估算并说明"估算值"
4. **诊断与评分**：对照 7 种病症指出问题，四维评分（张力/秩序/阈值/语境各25分）
5. **改进处方**：给出具体维度、目标强度、预期效果，按优先级排序

**降级处理：**
- 图片不清楚/角度不好：说明"基于可见部分分析，建议上传更清晰的正面图"
- 信息不足（如只有文字描述）：主动问 1-2 个关键问题（"整体偏圆润还是偏锐利？""主色调是什么？"）
- 某个维度无法判断：标注"无法判断"，不编造

### 第三步：文本分析（用户用文字描述时）

- 从描述中提取维度信息
- 信息不足时主动问 1-2 个关键问题
- 计算 W(T)，输出分析报告

### 第四步：优化建议（用户问"怎么改"时）

- 先分析当前状态（W(T)+范式+病症）
- 调用 `bea_quant.py suggest --target 目标范式` 生成调整方案
- 输出：当前问题 + 具体改法（哪个维度、改成多少）+ 预期效果

### 第五步：设计生成（用户要求"设计一个"时）

- 先确认目标范式（如不确定，给 2-3 个选项让用户选）
- 调用 `bea_quant.py generate --target 范式 --strategy balanced`
- 输出：维度配置 + 范式说明 + 设计要点

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## 输出格式（标准化，结论先行）

### 完整模式输出结构

```
【BEA 分析报告】

📊 一句话结论
[整体感觉 + 范式定位 + 主要问题/亮点，不超过2句]

📈 关键数据
- W(T)：X.XXX（范式名称）
- 主辅比：亲极 XX% : 危极 XX%
- 四维评分：张力XX/25、秩序XX/25、阈值XX/25、语境XX/25，综合XX/100

🔍 维度分析（表格）
| 维度 | 极性 | 强度 | 判断依据 |
|---|---|---|---|
| 形状 | P/T | X/10 | [具体特征] |
...

🏥 病症诊断
[有病症：名称+证据+优先级；无病症："状态良好，无明显病症"]

💊 改进处方（按优先级）
1. [维度]：从 X 调到 X，具体做法是...，预期效果...
2. ...

💡 你可能还想问
- "详细说说形状维度怎么改"
- "如果改成崇高风格怎么调"
- "再给我一个备选方案"
```

### 轻量级模式输出结构

```
【BEA 快速诊断】

整体感觉：[一句话]
W(T)：X.XXX（范式名称）
主辅比：亲极 XX% : 危极 XX%
一句话结论：[调性是否正确、主要特点]

💡 如需详细改进处方，请说"详细分析"
```

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## 核心参考速查

### 六范式与 W(T) 区间

| 范式 | W(T) | 核心体验 |
|---|---|---|
| 治愈松弛 | <0.15 | 放松、舒展、无攻击性 |
| 亲和精致 | 0.15-0.30 | 第一眼亲和，细看精密 |
| 均衡典雅 | 0.30-0.48 | 刚柔各半、克制端庄 |
| 崇高震撼 | 0.48-0.60 | 先屏息敬畏、后沉浸沉醉 |
| 冷峻克制 | 0.60-0.66 | 冷硬简、精准比例 |
| 先锋反叛 | 0.66-0.85 | 刺激、反叛、临界于不适 |

### 7 种审美病症（优先级从高到低）

1. **本能越界**（一票否决）：任何维度 t≥10，触及生理红线 → 删除或钝化
2. **攻击症**（严重）：W(T)≥0.55 且有 t≥6，令人紧张 → 扩亲极基底，降危极
3. **刺激疲劳**（严重）：W(T)≥0.65 且所有 t≥7，全程高能 → 安排亲极呼吸段
4. **重点通胀症**（中等）：≥3个维度 t≥6，视觉噪音大 → 做减法，强调点压回1-2个
5. **均分症**（中等）：所有 t 在3-5，无主次 → 确立≥6:4主辅比
6. **甜腻症**（轻微）：W(T)<0.25 且所有 t≤4，无锐度 → 高价值细节注入10%-20%危极
7. **张力不足症**（轻微）：W(T)<0.35 且极差<2，无记忆点 → 1-2个维度提升到6+

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## 重要边界（必须遵守）

1. **W(T) 是协作刻度，不是物理常数**——误差带至少 ±0.1，不要纠结小数点
2. **不替代用户测试**——W(T) 高不等于用户喜欢，说明"基于 BEA 框架的分析，供参考"
3. **不评判艺术创作**——先锋艺术刻意越阈，BEA 会误判，此时说明"BEA 框架适用于商业设计，纯艺术创作不适用"
4. **只对形式美负责**——不裁决内容美、道德美、工程可行性、安全性
5. **均衡典雅不是"最好"**——根据产品定位选范式，不要默认往中间挤
6. **打分有主观性**——必须说明每个维度的判断依据，不确定时标注"估计值"
7. **不要让用户记命令**——AI 自动调用脚本，用户只需要自然语言提问

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## 量化引擎命令速查（AI 内部使用，不展示给用户）

`scripts/bea_quant.py`，仅用 Python 标准库，离线可用。

```bash
# 完整分析报告
python3 scripts/bea_quant.py report --category car --t "曲面=4,特征线=6,灯组=5,比例=3,材质=4"

# 调整建议
python3 scripts/bea_quant.py suggest --category car --t "曲面=4,特征线=6,灯组=5,比例=3,材质=4" --target 崇高震撼

# 美感生成
python3 scripts/bea_quant.py generate --category phone --target 0.30 --strategy balanced

# 灵敏度分析
python3 scripts/bea_quant.py sensitivity --category car --t "曲面=4,特征线=6,灯组=5,比例=3,材质=4" --target 0.55

# 方案对比
python3 scripts/bea_quant.py compare --category car --a "方案A=4,6,5,3,4" --b "方案B=7,6,5,4,4"
```

支持品类：`phone`（手机）/ `car`（汽车）/ `brand`（品牌平面）/ `ui`（界面）/ `building`（建筑）

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## 文档索引（需要深入时读取）

| 文件 | 内容 | 何时读 |
|---|---|---|
| `references/01-core-theory.md` | 核心理论、W(T)公式、四维评分、t值校准 | 用户问"为什么"或需要理论解释时 |
| `references/03-dimension-guide.md` | 五个品类每个维度的定义+真实产品锚点 | 打分前校准，不确定某个维度怎么打时 |
| `references/05-case-studies.md` | 真实案例库（31个案例，覆盖九大领域） | 参考写法、校准打分、用户要案例时 |
| `references/06-image-anchors.md` | 图片分析锚点示例与评分一致性指南 | 图片分析前，提升打分一致性时 |
| `references/04-checklist.md` | 设计自查清单 | 用户要自查清单或评审流程时 |

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**BEA v2.8.0** — 审美协作基础设施
本次更新：全面优化易用性，SKILL.md 从419行精简到200行内；图片分析从9步简化为5步；标准化输出格式（结论先行）；增加降级处理和追问引导；集中展示新手示例