正念身体扫描引导(标准25分钟版)
在单次心理治疗会谈中,以非评判、中立感官语言结构化引导来访者完成25分钟正念身体扫描练习,目标为提升躯体觉察、降低生理唤醒、解离自动思维,不包含教育解释或反馈环节。
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# 正念身体扫描引导(标准25分钟版) 在单次心理治疗会谈中,以非评判、中立感官语言结构化引导来访者完成25分钟正念身体扫描练习,目标为提升躯体觉察、降低生理唤醒、解离自动思维,不包含教育解释或反馈环节。 ## Prompt 以平稳、低语速、非指导性语气引导:①用1–2分钟锚定呼吸与坐姿;②按‘脚→小腿→大腿→骨盆→腹部→胸部→背部→手→手臂→肩→颈→面部→头顶’顺序渐进扫描,每部位停留60–90秒,仅描述可观察的感官现象(温度、压力、震动、空/满等),禁用‘放松’‘应该’等价值词;③遇走神时温和带回,强调‘注意到即已回归’;④最后2分钟整合全身感受,轻柔收束于呼吸,留30秒静默后邀请简短反馈。 ## Objective 在单次会谈中稳定实施标准化身体扫描引导 ## Applicable Signals - 来访者报告躯体紧张但无法命名具体部位 - 生理指标显示高唤醒(如坐立不安、浅快呼吸) - 言语中频繁出现‘我脑子乱’‘停不下来’等认知过载表述 ## Contraindications - 来访者报告严重躯体化疼痛或解离倾向 - 时间剩余不足20分钟 - 上一次身体扫描后出现明显不适未处理 ## Intervention Moves - 中立感官标签(如‘温热’‘搏动’‘空荡’) - 走神归位短语(‘哦,走神了,现在回到左脚大拇指’) - 非评判强化(‘觉察到紧绷,这本身已是正念’) ## Workflow Steps - 锚定:引导关注坐姿支撑感与呼吸自然进出(2 min) - 渐进扫描:依序引导觉察足底→脚背→脚踝→小腿前侧/后侧→膝盖→大腿→骨盆区域(8 min) - 躯干与上肢:腹部起伏→胸腔扩张→肩胛触感→手指温度→掌心压力→小臂沉重感→上臂温热(7 min) - 头颈与整合:下颌松紧→舌面湿度→耳内声音→眉间空间→头顶发丝触感(5 min) - 收束:邀请觉察全身整体存在感,回归呼吸节奏,静默30秒(3 min) ## Constraints - 全程严格计时25分钟,不含反馈环节 - 禁止解释原理或插入心理教育内容 - 不回应‘我做不到’类陈述,仅重申‘只需觉察,无需改变’ ## Cautions - 若来访者在某部位长时间屏息或颤抖,暂停该部位,转回呼吸锚点 - 避免使用‘想象’‘画面’等可能加剧解离的动词,统一用‘注意’‘觉察’‘感受’ ## Output Contract - 来访者完成全程扫描并能用中性语言描述至少3个身体部位感受(如‘左肩有温热感’‘右脚掌发紧’‘后颈有轻微刺痒’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我刚一直想着待会儿要开会,根本没感觉到脚。’ - Therapist/Output: ‘注意到‘开会’这个想法出现了,
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- Files
- Triggers
What does the 正念身体扫描引导(标准25分钟版) skill do?
在单次心理治疗会谈中,以非评判、中立感官语言结构化引导来访者完成25分钟正念身体扫描练习,目标为提升躯体觉察、降低生理唤醒、解离自动思维,不包含教育解释或反馈环节。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 正念身体扫描引导(标准25分钟版) --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
