Codex可自动识别截图中表情包的情绪类型并输出整段对话情感倾向总评；需用Win+Shift+S或Cmd+Shift+4截取含至少3个不同表情包的PNG截图，拖入Projects触发索引，再通过New Chat输入指定提示词启动三步分析流程。
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你需要从微信、QQ或Teams聊天窗口中截取一段含表情包的对话截图，让Codex自动识别其中每个表情包所承载的情绪类型（如嘲讽、无奈、兴奋、敷衍），并为整段对话输出情感倾向标签（如“轻微负面”“强烈正向”“中性偏疑虑”）。这一步不依赖人工标注，全程由Codex本地解析完成。
准备带表情包的原始截图
在Windows上用Win+Shift+S快捷键截取对话区域，确保截图里包含至少3个不同表情包，且文字清晰可读；Mac用户用Cmd+Shift+4拖选区域，【截图必须为PNG格式，JPG会因压缩丢失边缘细节，导致AI抠图失败】。不要裁剪掉表情包外框或文字气泡边界——Codex需要上下文判断语义指向。
把截图文件拖进Codex APP左侧“Projects”栏下的任意项目文件夹中，松手即触发自动索引。等待右下角状态栏显示“Image indexed (1/1)”后继续下一步。
启动语义分析工作流
点击左上角“New Chat”，在对话框中输入以下提示词（逐字复制，标点不可省略）：
请对刚上传的截图执行三步操作：① 用AI视觉模型定位所有表情包位置，提取其独立图像块；② 对每个图像块调用本地多模态模型进行细粒度情绪分类（候选标签：[嘲讽, 无奈, 兴奋, 敷衍, 安慰, 炫耀, 怀疑, 拒绝, 庆祝, 催促]）；③ 结合周围对话文字，判断该表情包在当前语境中的实际功能（是强化语气？转移话题？弱化冲突？），最终输出整段对话的情感倾向总评（四档：强烈正向 / 轻微正向 / 中性 / 负面）。
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
按下回车后，Codex会在右侧沙箱终端中自动启动Browser工具加载截图，并调用内置StickerX引擎进行离线抠图——这个过程无需联网，全程在本地完成。
校验与导出结果
等右侧“Review”面板出现带颜色边框的标注图（绿色=兴奋，橙色=无奈，红色=嘲讽等），说明分析已完成。
方法一：直接在对话区输入“导出JSON结果”，Codex将生成结构化数据，含每个表情包的坐标、情绪标签、置信度、语境功能描述及总评结论。
方法二：右键点击Review面板中的任一标注框→选择“Copy emotion tag only”，可单独复制该表情包的情绪判定结果，方便粘贴进PR评论或周报。
注意：若某个表情包被识别为“未定义情绪”，说明它属于小众自制图或存在严重遮挡，此时Codex不会强行归类，而是留空该字段——这是设计行为，不是错误。
