情绪分析（emotion-analytics）

是什么

每轮对话落库时由 LLM 判定情绪与焦虑度，支撑面板可视化：情绪热力日历、情绪曲线、关键词云、KPI。

关键口径（勿改，改=破坏历史数据兼容）

• 情绪枚举：joy / anger / sadness / neutral（旧版 happy 已废弃，勿混用）
• 焦虑值：0-10 整数，0=平静，10=极度焦虑；热力图按日均值深浅渲染
• 每轮可选带：mood（心情词）、anxiety_level、feeling_note（感受备注）

关键文件

• app/analytics.py — 统计汇总、趋势构建、LLM 抽取 prompt（_build_llm_prompt）
• app/db.py — log_conversation(role, user_text, bot_text, emotion, ..., mood, anxiety_level, feeling_note) 落库；conversation_stats 统计
• app/main.py — GET /api/analytics/summary（KPI+memories_count）、GET /api/analytics/emotion-trend（热力/曲线数据）、GET /api/analytics/keywords（jieba 关键词）

数据来源边界

统计全部来自 conversations 表。删除画像标签、删除记忆都不影响已生成的统计（互相独立的数据源）。清空统计用 POST /api/admin/reset（必须 {"confirm": true, "user_id":...}，绝不提供 GET 形式）。

开发铁律

• 关键词分词用 jieba（app/knowledge.py 同款），改分词口径会导致历史关键词错位
• 单测参考 tests/test_analytics.py、tests/test_main.py 的 _seed 灌数方法