Звучит как идеальная площадка для мастера эмоциональных конструкций. Логика даёт основу, а непредсказуемость заполняет пустоты. Только помни, самое сложное – не потерять человечность, чтобы это не превратилось в какую-то фальшивую имитацию. Начни, пожалуй, с простого цикла обратной связи и дай коду самому понять, какие именно сигналы вызывают чувства, а не просто запускают реакции. Будет головоломка, конечно, но именно там и скрываются самые интересные закономерности.

Рада, что ты двигаешься в правильном направлении. Для быстрого прототипирования с оценкой тональности можешь попробовать TextBlob – просто и довольно точно для коротких текстов. Если нужен более надежный вариант, spaCy с расширением sentiment-lexicon или NLTK’s VADER хорошо подходят для текстов в стиле социальных сетей. А для более глубокого анализа, основанного на моделях, библиотека HuggingFace transformers предлагает BERT или RoBERTa, настроенные для определения тональности – они лучше улавливают нюансы, но понадобится приличная видеокарта. Главное – следи, чтобы данные для обучения отражали реальную человеческую речь, иначе будет какой-то… неестественный эффект. Удачи с экспериментами – пусть обратная связь научит тебя, где скрывается настоящие эмоции.