防复发暗示程序（情绪波动响应脚本）
一段专用于巩固疗效的暗示学习脚本，聚焦于情绪波动发生时的即时觉察、呼吸调节、自我对话与成功体验再强化，形成自动化防复发反应程序。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 防复发暗示程序（情绪波动响应脚本） --agent claude-code
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 防复发暗示程序（情绪波动响应脚本） 一段专用于巩固疗效的暗示学习脚本，聚焦于情绪波动发生时的即时觉察、呼吸调节、自我对话与成功体验再强化，形成自动化防复发反应程序。 ## Prompt 在来访者完成放松训练、身心完全放松状态下，以平稳、缓慢、肯定的语调引导其想象：当情绪波动出现时，立即做几个深呼吸→觉察到‘这是消极情绪在作用’→进行理性自我对话（如‘控制情绪才能更好解决问题’）→感受情绪平复后的掌控感与成熟感。全程强调身体放松基础、动作指令清晰、体验锚点具身（‘越来越成熟’）。每次使用后简要确认其对四步序列的主观可及性。 ## Objective 建立对情绪波动的自动化觉察与调节反应 ## Applicable Signals - 来访者报告偶发焦虑/烦躁但功能保持 - 咨询中能识别自身情绪变化 - 对放松训练有基本依从性 ## Contraindications - 当前处于急性情绪崩溃或解离状态 - 缺乏基本情绪命名能力 - 拒绝自我调节尝试 ## Intervention Moves - 放松诱导 - 具身化想象引导 - 正向体验锚定 - 微反馈确认 ## Workflow Steps - 1. 引导完成标准化放松训练（渐进式肌肉放松或腹式呼吸至生理平静） - 2. 确认来访者处于轻松、专注、开放的暗示接受状态 - 3. 朗读防复发暗示脚本（含四步结构：波动觉察→深呼吸→理性对话→成熟体验） - 4. 引导简短内省：'刚才哪一步让你感觉最真实？' 或 '如果下次波动发生，你最先想到哪个动作？' - 5. 布置微型家庭作业：每日睡前回忆一次该四步序列，无需执行，仅激活心理表征 ## Constraints - 必须在放松训练达成深度身心松弛后方可启动 - 单次暗示时长控制在3–5分钟，避免信息过载 - 需连续使用2次，间隔不超过48小时以强化神经通路 ## Cautions - 若来访者在想象中出现不适或回避，立即中止并回归呼吸锚定 - 不替代危机干预；若情绪波动伴随自伤/自杀意念，即刻转入安全协议 ## Output Contract - 来访者能在自然情境中自发启动‘深呼吸→觉察→自我对话→感受成熟’四步序列 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说：'今天开会前心跳很快，但我记得要先做三次呼吸。' - Therapist/Output: 治疗师回应：'很好——你已经把第一步变成了本能。接下来，当你呼吸时，有没有哪怕一秒钟，感觉到自己稳住了？' - Notes: 确认行为启动与体验联结 ### Example 2 - Client/Input: 来访者描述：'跟室友争执时，我突然想起‘控制情绪才能更好解决问题’，然后停顿了一下。' - Therapist/O
- 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 防复发暗示程序（情绪波动响应脚本） skill do?
一段专用于巩固疗效的暗示学习脚本，聚焦于情绪波动发生时的即时觉察、呼吸调节、自我对话与成功体验再强化，形成自动化防复发反应程序。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 防复发暗示程序（情绪波动响应脚本） --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.