用途：针对两个人的真实微信私聊，量化互动节奏并做语义分层，最终输出一张手机竖版信息图（恋爱指数分析），并附可复算的中间数据与误差范围。结论须写清口径、样本与误差，不得把工作消息当作情感热度。
主要能力：先用 lov-wdb-cli 按昵称/备注导出时间窗内私聊为 JSONL 并记录账号；再用 chat_metrics.py、matrix_dataset.py 量化互动节奏（idx 只是活动度指数，非情绪测量）；用 export_text.py + semantic_label.py（默认本地 Ollama，示例模型 qwen3:8b）做规则层加模型层的语义标注；用 topic_composition.py 汇总占比；用 card_figures.py 生成三张 SVG 与 card-data.json；最后交 lov-mobile-infographic 成卡。
使用方式：按脚本命令执行（如 chat_metrics.py --messages messages.jsonl --me <本机账号> --other <对方账号> --out metrics.json）。标注前必须先校准：手工标 40–60 条写成 gold.json，用 --eval-gold 报一致率。门槛为整体一致率 ≥80%、工作类召回 ≥75%、情感正例 ≥5 条；默认提示词实测一致率 77.1%、工作召回 0.903，低于门槛时卡面须写明“低于门槛、占比仅供参考”。
适用场景：分析双方聊天、判断关系、制作恋爱指数卡片。
限制：仅用于有真实聊天记录的情况，无数据时拒绝编造；默认全程本地处理；改用远程模型须用户明确同意且密钥走环境变量；缺依赖时停下说明；卡面不得出现账号、库路径、表名、真实姓名与联系信息。