情绪树洞——先说，再被听懂，再被回应 先说，再被听懂，再被回应

有些话，不想跟人说，想跟"板子"说？

你好，我是吴老师。

你有没有过这样的时候：心里有点烦、有点难过，但不想跟父母说，不知道跟谁说？今天，我们让板子当一回**"情绪树洞"——你说一句话，它先听到你说的是什么、再猜猜你是什么心情、然后用温柔的方式**回应你。

但这里有个特别重要的点，你必须想清楚：

AI 回你的话，不是"安慰"，而是"引导你说出来"。 它不该替你做决定、不该说教、不该评判你。它更像一个愿意听你说话的朋友，而不是"心理医生"或"老师"。

本课一句话：情绪树洞 = 你说话 → 板子听懂 → AI 猜出情绪 → 用"温柔引导"回应。它能不能"懂你"，关键在那份提示词怎么教它当"树洞"。

一、先让板子当回"树洞"

先别听我讲，让板子演示一遍。

请使用课程的 esp32s3-touchboard-hardware-dev Skill，
烧录本课配套程序 assets/codes/demo01_tree_hole：
板子显示"按住说话"，你对它说一句心里话（比如"我今天考试没考好，好难过"），
松开后板子识别你的话，AI 在猜你的情绪，然后温柔地回你一段话。
烧录前把密钥和 WiFi 填好（见 README）。烧录后告诉我：
你说的是什么？AI 回了什么？你觉得它"懂"你的心情了吗？

几秒后，屏幕出现"按住说话"。你按住 BOOT 说"我今天考试没考好，好难过"，松开后，屏幕先显示"我说：我今天考试没考好，好难过"，然后"正在听你说……"，接着 AI 温柔地回："听起来你今天有点失落。想不想和我聊聊是哪一门没发挥好？没考好已经很难受了，别太责怪自己。"

二、先拆链路：它怎么"听懂你"又"懂你"的？

情绪树洞分四步，前两步是"听懂你说什么"，后两步是"懂你什么心情、怎么回应"：

flowchart LR
    A[你按住说话] --> B[1 识别<br/>板子·百度STT<br/>你说的话变文字]
    B --> C[2 猜情绪+回应<br/>板子·火山Ark<br/>寄给AI「共情」提示词]
    C --> D[3 云端思考<br/>AI识别情绪<br/>生成温柔回应]
    D --> E[4 板子显示/朗读<br/>温柔的话给你看]
    style B fill:#22d3ee,color:#131a22
    style E fill:#22d3ee,color:#131a22
    style C fill:#f472b6,color:#131a22
    style D fill:#f472b6,color:#131a22

• 1 说出 → 百度 STT 把声音变文字（"我今天考试没考好，好难过"）。
• 2 寄给 AI → 板子把这句话 + 一份"共情提示词" 一起寄给大模型。
• 3 云端猜情绪 + 回应 → 大模型按提示词，先猜"这是难过/生气/害怕"，再生成温柔回应。
• 4 给你看 → 板子把回应显示（或朗读）出来。

关键：第 1 步是"听懂字"，第 3 步是"听懂情绪"。听懂字靠识别，听懂情绪靠提示词。 这份提示词怎么教 AI"当树洞"，决定了它回你的是"真温柔"还是"假关心"。

三、让 AI"懂你情绪"，提示词里要写清楚什么？

这是本课最核心的部分。试想：你只跟 AI 说"你是助手，请回答用户"，它可能回一堆"你的心情是可以理解的，建议你……"——像教科书，不像树洞。

真正让 AI"懂你"的，要在提示词里写清楚这几件事：

版本 A：含糊的"共情"（不够）

system 提示词：你是情绪树洞，请温柔地回答用户。

版本 B：把"怎么当树洞"讲清楚（推荐）

system 提示词：你是一个温暖、耐心的情绪树洞。
请先识别用户是害怕、难过还是生气，
先安抚情绪（一两句共情），再温柔引导他把心里话说出来，
最后给一句轻柔的建议或支持。
不要评判、不要说教、不要给出危险建议。
用简体中文，总字数不超过 60 字。

对比如下：

这一课真正想让你练的：写提示词不是"堆温柔的词"，而是把"它该先干嘛、后干嘛、不要干嘛"讲清楚。 你写"先安抚、再引导、不要评判"，AI 就会照这个顺序来；你只写"温柔一点"，它就只会说"你的心情可以理解"这类空泛话。

四、动手玩：把"树洞"调得更懂你

请改提示词，先预测再烧录：

⚠️ 一个关键观察：你会发现，提示词里"先"和"再"的顺序很重要。如果你写"先给建议、再安抚"，AI 就会"先讲道理再安慰"——那像老师，不像树洞。情绪树洞最重要的是"先懂、再陪、后建议（甚至不给建议）"。顺序错了，味道全变。

五、分析：这个情绪树洞用了哪些技术？

⚠️ 情感安全（非常重要）：AI 不是心理医生，不能替代真正的帮助。 这一课要特别讨论：当遇到严重的事（被欺负、想伤害自己、极度难过），AI 说的话不能全信，要去找真实的、能帮你的人（老师、家长、心理热线）。 这正是"AI 素养"的一部分——知道 AI 的边界，知道何时该求助真人。

⚠️ 隐私：你说的话会被上传到云端识别、生成。所以树洞只适合说"愿意被听见的心里话"，不适合说"绝对不能让别人知道的秘密"。 课堂要引导讨论"哪些话适合说给 AI 听，哪些不该说"。

六、如果它没按你想的来

记住：AI"说得温柔"≠"说得对/可靠"。情绪问题上，AI 的话要打折扣，真正的支持来自真实的人。

七、下课前，把"情绪树洞"讲给我听

先别看 AI 的回答，自己说一遍：

1. 情绪树洞分哪四步？"听懂字"和"懂情绪"分别靠什么？
2. 一份"好树洞"提示词，要写清楚哪几件事？（角色/任务/负面指令/约束）
3. "先安抚、再引导、不要评判"——这个顺序为什么重要？写反了会怎样？
4. 为什么说 AI 不是心理医生？什么时候该求助真人？
5. 这个项目用了哪些技术？
6. 树洞适合说哪些话？为什么不能什么都跟它说？

今天请留下三样东西：你对着树洞说的一句话、AI 的一次回应、以及一句"一份好树洞提示词该有的样子"。

八、最后留给你：会"共情"的是提示词，不是 AI

这一课你有两个收获值得带走：

第一，AI 的"温柔"，是你在提示词里"写"出来的。 你写清楚"先懂再陪不评判"，它就温柔；写不清楚，它就套话。共情能力，反而在"写提示词的人"身上，不在 AI 身上。

第二，AI 有边界。 情绪、安全、隐私这些事，AI 只能提供"听起来不错的话"，真正可靠的，永远是人。 学会这个边界，你才真正"会用"AI，而不是"依赖"AI。

下一课我们回到"正事"上——让板子帮你管理任务。你会发现：同样是本地数据 + AI 辅助，任务清单比电子宠物"实用"得多。

教师备课备注（不作为课堂口播）

课程定位

• 第九章「AI 生活」第 3 课。完整语音链路（百度STT + 火山Ark），落点是"情感类提示词的设计"——让 AI 当"温暖的树洞"而非"说教的老师"。核心是"先安抚、再引导、不评判"的沟通顺序，以及"AI 有边界"的情感安全。
• 与第 35 课"提示词四要素"直接承接：本课是"负面指令 + 顺序在情感场景的应用"。与第 28 课（语音助手状态机）复用同一骨架。
• 重要：AI 素养 + 情感安全是全课的灵魂——AI 不是心理医生，不能替代真实支持。这是本课区别于纯技术的"价值课"。

本课新增的核心知识点

1. 情绪识别靠提示词（不靠代码）：提示词教 AI"先识别情绪"→"先共情"(安抚)→"再引导说出来"→"不评判"。顺序决定味道。
2. 负面指令："不要评判/说教/危险建议"——避开说教。这是提示词里"别做什么"的力量。
3. 顺序的重要性：先懂、再陪、后建议（甚至不给建议）。写反了像老师。
4. AI 素养：AI 不是心理医生、不能替代真人支持；隐私边界（哪些话不该说给它）。
5. 参数：temperature（控发挥稳定）、max_completion_tokens（控长度）、thinking disabled（必须关，否则豆包 content 为空）。

必须避免的错误

• 不要说"AI 理解你的心情/很懂你"。它是按提示词的规律猜情绪、生成回应，不是真的共情。要强调"共情是提示词写出来的，不是 AI 天生的"。
• 不要让学生把 AI 的话当权威/当心理医生。强调求助真人、AI 有边界。
• 不要把"情绪安全"一笔带过——这是本课灵魂，要引导学生自己讨论"何时该找真人"。
• 密钥绝不进口播稿/截图；演示机用 config.real.h 覆盖。

执行约束

• FQBN：esp32:esp32:esp32s3:FlashSize=16M,PartitionScheme=app3M_fat9M_16MB,CDCOnBoot=cdc,PSRAM=opi
• 依赖：TFT_eSPI、ArduinoJson、HTTPClient、WiFiClientSecure、arduino_base64、es8311（项目内）、font/ChineseFont16.h。音乐/播放用 player（Audio 库，可选）。
• 音频缓冲 96KB 用 ps_malloc（PSRAM），PSRAM=opi 必开；音频引脚同 32/47 课。
• 提示词参数（建议）：temperature=0.3（情感要稳定）、max_completion_tokens=96（短回应）、thinking={"type":"disabled"}（必须关，否则 content 空）。
• 凭证：百度(STT)+火山(Ark)，只放 config.real.h，源码占位符，绝不进教案/公开 zip。

课堂执行要点

• 顺序建议：demo01（现象：说→听懂→猜情绪→温柔回应）→ 链路拆解 → 共情提示词 A/B 对比 → 改提示词实验 → 情感安全讨论（何时求助真人/隐私）→ 下课前复述。
• 灵魂追问 ①："AI 的温柔从哪来？"——引出"共情是提示词写出来的，不是 AI 天生的"。
• 灵魂追问 ②（价值）："AI 能替代朋友/心理医生吗？"——引出"AI 有边界，何时该求助真人"。
• 情感安全讨论不搞成"批斗 AI"，引导学生认识"AI 能帮一点，但不能依赖"。
• 观察表先预测后实测（四、改提示词表）。

待办与遗留

• demo01_tree_hole 源码已写（复用语音骨架 + 共情提示词），尚未实板验证。吴老师实板验收重点：① 识别；② 火山Ark是否按提示词"先安抚再引导"；③ 提示词改动（顺序/负面指令）是否真的改变回应；④ 情感安全话术。
• 实机情感回应的真实性待回填；"说严重的事 AI 怎么回"建议实机记录，作为课堂讨论素材。
• 若做"情绪曲线存 TF 卡"（匿名记录最近几次心情），接第 14 课，作为拓展。