共建系统脱敏等级表
协同来访者将考试相关焦虑事件按主观不适程度(SUDS 0–100)排序,生成个体化、结构化、可量化的焦虑刺激梯度表,作为后续逐级暴露的安全操作依据;强调共同建构、现实校准与可复现性。
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# 共建系统脱敏等级表 协同来访者将考试相关焦虑事件按主观不适程度(SUDS 0–100)排序,生成个体化、结构化、可量化的焦虑刺激梯度表,作为后续逐级暴露的安全操作依据;强调共同建构、现实校准与可复现性。 ## Prompt 引导来访者回忆并具体描述与考试相关的各类情境(如:看到考卷、进入考场、听到铃声、被监考老师注视、想到成绩公布等),逐一评估其引发的主观不适程度(SUDS 0–100);协助来访者区分相似情境的细微差异;共同删减/合并重叠项,确保每项独立、具象、可复现;按SUDS升序排列并校验梯度合理性(相邻差值建议10–25分);最终形成5–10项条目,每项含中文情境描述、整数SUDS分值、简要感官线索(如‘监考老师从身后经过时脚步声’);双方确认并签署等级表。 ## Objective 产出结构化、可量化的焦虑刺激梯度,确保脱敏过程安全可控 ## Applicable Signals - 来访者能区分‘考前复习’‘进考场’‘发卷’‘答题中’‘交卷后’等阶段差异 - 来访者使用具体动词/名词描述焦虑(如‘手抖’‘脑子空白’‘心跳快’),而非泛化表述(如‘很怕’‘受不了’) - 来访者对‘如果做这个会怎样’类假设性提问有现实回应能力 ## Contraindications - 来访者无法将焦虑体验锚定于具体外部情境(如仅报告躯体症状或弥散性灾难想象) - SUDS自评波动超过±30分且无明确诱因 - 咨询师观察到显著解离、回避或情绪崩溃倾向 ## Intervention Moves - 情境具象化提问(‘当时你看到什么?听到什么?身体哪里最先有反应?’) - SUDS锚定技术(提供3个典型情境的SUDS参照点) - 梯度校验反馈(‘如果A是40,B是60,那C放在哪里更符合你的真实感受?’) ## Workflow Steps - 1. 回顾放松训练掌握情况,确认来访者具备基础自我调节能力 - 2. 引导自由联想考试相关情境,记录原始表述(不修正、不归类) - 3. 对每项情境进行SUDS评分(0=完全放松,100=最恐惧),使用锚定示例(如‘SUDS 50≈你上次心跳加速但还能继续写字的程度’) - 4. 协同删减/合并重叠项,确保每项情境独立、具象、可复现 - 5. 按SUDS升序排列,检查梯度合理性(相邻差值建议10–25分) - 6. 共同朗读并签署等级表,明确‘此表为后续脱敏唯一操作依据’ ## Constraints - 必须在放松训练掌握后开展;不可跳过或合并至其他环节 - 等级表条目须由来访者原创描述,咨询师仅作澄清与结构化,不得代拟 - 每项情境必须满足‘可现场/想象中复现’原则 ## Cautions - 避免使用抽象概念(如‘失败’‘丢脸’)作为等级表条目;须转化为可感知的外部线索 - 警惕来访者为取悦咨询师而压缩等级跨度;需
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Files
- Triggers
What does the 共建系统脱敏等级表 skill do?
协同来访者将考试相关焦虑事件按主观不适程度(SUDS 0–100)排序,生成个体化、结构化、可量化的焦虑刺激梯度表,作为后续逐级暴露的安全操作依据;强调共同建构、现实校准与可复现性。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 共建系统脱敏等级表 --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.
