想象式系统脱敏单级操作
在单次咨询中,引导求助者对预设焦虑等级表中的某一特定等级进行想象暴露,并嵌入标准化全身放松以拮抗焦虑反应,直至该等级引发的主观焦虑评分稳定≤20且无持续性生理紧张表现。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 想象式系统脱敏单级操作 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 想象式系统脱敏单级操作 在单次咨询中,引导求助者对预设焦虑等级表中的某一特定等级进行想象暴露,并嵌入标准化全身放松以拮抗焦虑反应,直至该等级引发的主观焦虑评分稳定≤20且无持续性生理紧张表现。 ## Prompt 1. 确认求助者已掌握基础放松技巧(如面部、肩颈、呼吸等部位的自主放松);2. 明确本次聚焦的焦虑等级(如‘在舞台上面对台下一部分观众做动作’);3. 引导求助者闭眼想象该等级场景,持续15–30秒;4. 一旦察觉其出现紧张(如皱眉、屏息、微汗),立即指令‘停’并启动全身放松引导(从面部开始,渐进至四肢);5. 放松后询问主观焦虑评分(0–80);若>20,重复暴露–暂停–放松循环;6. 直至连续两次评分≤20且无生理紧张表现,确认本级脱敏完成。 ## Objective 完成单个焦虑等级的想象脱敏 ## Applicable Signals - 求助者能稳定描述想象画面 - 求助者对放松指令有可观察的生理响应(如眉头舒展、呼吸变深) - 焦虑自评分数可量化(0–80量表) ## Contraindications - 求助者无法形成稳定想象画面 - 求助者报告想象即引发强烈惊恐或解离 ## Intervention Moves - 想象暴露指令 - 即时暂停指令 - 渐进式放松引导 - 焦虑评分核查 - 等级完成确认 ## Workflow Steps - 确认放松技能掌握状态(简短现场演示) - 共同确认本次目标等级及对应情境描述 - 引导想象暴露(计时,观察微表情与呼吸) - 触发暂停并执行标准化放松引导(≤90秒) - 询问焦虑评分并观察生理指标(肌肉张力、呼吸节律) - 判断是否达标(≤20分 + 无紧张体征);未达标则返回步骤3 - 记录本级完成状态,协商下一级安排 ## Constraints - 必须使用已建构的标准化焦虑等级表(0–80分制) - 每次暴露时长严格控制在30秒内 - 放松引导须覆盖面部→头颈→肩胸→腹→下肢顺序 ## Cautions - 避免在单次咨询中跨越两级以上等级 - 若连续3次暴露后评分仍>20,应暂停本级,核查放松质量或等级设定合理性 - 警惕解离信号(如眼神空洞、语速迟滞、失联感),立即中止并锚定当下 ## Output Contract - 求助者报告该等级想象场景下主观焦虑评分稳定≤20,且无持续性肌肉紧张或呼吸急促 ## Files - `references/evidence.md` - `references/evidence_manifest.json` ## Triggers - 求助者已掌握基础放松技巧 - 当前咨询目标为推进某一级焦虑等级的脱敏
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Files
- Triggers
What does the 想象式系统脱敏单级操作 skill do?
在单次咨询中,引导求助者对预设焦虑等级表中的某一特定等级进行想象暴露,并嵌入标准化全身放松以拮抗焦虑反应,直至该等级引发的主观焦虑评分稳定≤20且无持续性生理紧张表现。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 想象式系统脱敏单级操作 --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.
