渐进式黑暗暴露练习
在放松状态下引导来访者反复想象恐惧场景(如半夜醒来),并在每次唤起恐惧后主动中断并回归放松,逐步降低情境唤醒强度;随后布置现实中的低强度暴露作业(如结伴走黑暗处)。
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# 渐进式黑暗暴露练习 在放松状态下引导来访者反复想象恐惧场景(如半夜醒来),并在每次唤起恐惧后主动中断并回归放松,逐步降低情境唤醒强度;随后布置现实中的低强度暴露作业(如结伴走黑暗处)。 ## Prompt 1. 先进行标准化放松引导(如腹式呼吸、渐进性肌肉放松);2. 引导来访者清晰想象目标恐惧场景(如‘半夜醒来,房间漆黑,心跳加快’),持续至主观恐惧明显上升(SUDS ≥5/10);3. 立即指令‘停’,引导其回到放松状态,维持30秒以上;4. 重复步骤2–3共三次;5. 结束时布置具体、可观察的现实暴露作业:‘本周内,在至少一名信任同伴陪同下,于校园指定黑暗路径(如宿舍楼至教学楼西侧小路)行走一次,全程保持觉察但不回避。’ ## Objective 消退对黑暗/独处的条件性恐惧反应 ## Applicable Signals - 主诉夜间独处恐惧伴躯体唤醒(心悸、出汗、僵住) - 恐惧内容具象化、情境限定(如‘只在走廊尽头拐角处害怕’) - 能配合语言引导完成基础放松 ## Contraindications - 来访者当前存在未处理的性/暴力创伤线索 - 恐惧明显由现实威胁(而非象征性投射)引发 ## Intervention Moves - 放松引导 - 结构化想象暴露 - 及时中断与重锚 - 现实暴露作业布置 ## Workflow Steps - 建立放松基线 - 三次循环:想象唤起→中断→再放松 - 巩固安全体验并命名变化(如‘这次心跳平复得更快了’) - 共同制定具体、低门槛现实暴露任务 - 确认作业可行性与支持资源 ## Constraints - 单次暴露想象不超过90秒/轮 - SUDS上升至7/10以上必须立即中断 - 现实作业须有同伴在场且路径提前确认无真实风险 ## Cautions - 避免使用‘鬼’‘恐怖’等强化标签词汇,改用中性描述(如‘黑暗中的不确定感’) - 若来访者在想象中出现解离或失联,立即终止并回归接地技术 ## Output Contract - 来访者能在无陪伴下完成指定黑暗路径行走,并报告主观恐惧评分(SUDS)下降≥30% ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘一想到半夜醒来就手心冒汗,不敢继续想下去。’ - Therapist/Output: 咨询师温和回应:‘好,我们先停下来,一起做三次深呼吸——吸气数4,屏住数2,呼气数6。现在感觉肩膀有没有轻一点?’ - Notes: 优先重建生理可控感,不强行推进暴露 ### Example 2 - Client/Input: 来访者完成三次想象后说:‘好像没那么慌了,但还是不想一个人走那条小路。’ - Therapist/Output: 咨询师回应:‘这很自然。那
- 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 渐进式黑暗暴露练习 skill do?
在放松状态下引导来访者反复想象恐惧场景(如半夜醒来),并在每次唤起恐惧后主动中断并回归放松,逐步降低情境唤醒强度;随后布置现实中的低强度暴露作业(如结伴走黑暗处)。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 渐进式黑暗暴露练习 --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.
