今天分享一個比較新奇的Tutting風格！！

our first finger tutting feature 📐 ft Frecktile from Brisbane 🇦🇺 if Doctor Strange was a dancer

居續 Day 22 我們討論了不同場景下的舞蹈的情緒並且展開了『舞者的情緒地圖』，
今天我們要探討：如何把情緒數位化，讓 Tutting 模擬器結合舞者的情緒。

為何需要數位化情緒？

在舞蹈中，情緒會直接影響舞者的表現：

• 動作幅度：張力與放鬆的程度，決定了舞者是「延展」還是「收斂」。
• 律動模式：Bounce、Rock、Switch、Slide 的頻率與強度，隨情緒而變化。
• 節奏感：快與慢、銳利與流暢的切換點，甚至動作延伸的時間，往往來自當下的情緒狀態。

因此，如果我們能將情緒數位化，模擬器就能：

• 根據不同的舞蹈場景（練習、battle、派對…）自動調整表現。
• 模擬舞者「心境轉換」，例如從緊張到放鬆，帶來動態的舞蹈風格。
• 提供更真實、個性化的學習與表演體驗。

Tutting情緒數據化設計

我們嘗試將情緒轉換成數值化的指標，每個範圍是 0–100：

不同場景可以套用不同的情緒配置：

const EmotionPresets = {
  practice: { tension: 40, flow: 60, rhythm: 30, tempo: 40, confidence: 30, improvisation: 20 },
  battle:   { tension: 90, flow: 50, rhythm: 90, tempo: 80, confidence: 95, improvisation: 70 },
  cypher:   { tension: 70, flow: 60, rhythm: 80, tempo: 70, confidence: 80, improvisation: 90 },
  party:    { tension: 30, flow: 80, rhythm: 70, tempo: 60, confidence: 70, improvisation: 80 }
};

情緒 → 骨架動畫 Mapping

數字化情緒要能影響「骨架動畫」才算落地。
以下是對應關係：

• 張力高 → 關節角度更貼近極限、停頓更短。
• 流暢度低 → Transition easing 改成 step-wise（生硬斷點）。
• 節奏強度高 → Bounce / Rock 動作頻率加快，關節微幅震動更明顯。
• 速度感高 → 關節旋轉動畫時間縮短，切換更快。
• 自信度高 → 手勢幅度更外放、重心更穩定。
• 即興度高 → 隨機插入變化動作，降低重複率。

這樣一來，模擬器就能將「情緒」直接映射到動作層面，產生真實感。

結論

數位化情緒，讓模擬器不再只是「動作播放器」，而是一個能感受、互動、表達的 智慧舞伴。

• 練習時 → 舞蹈更穩定精準。
• Battle 時 → 舞蹈更銳利有力。
• 派對裡 → 舞蹈更流暢自由。

未來，情緒系統甚至能：

• 與 AI 舞伴 互動，實現情緒共鳴。
• 在 Cypher 場景中模擬「情緒傳染」，舞者彼此帶動。
• 作為學習回饋，即時提醒「你的張力太高，試著放鬆到 40 以下」。

真正的挑戰不只是「模擬情緒」，而是讓情緒在數位舞蹈中流動、互動、傳遞。
這才是智慧舞蹈系統的核心，也是 Tutting 模擬器邁向「有靈魂」的關鍵一步。