双相障碍复发预防结构化工作框架
一个跨阶段、结构化的复发预防与管理流程,用于帮助双相障碍来访者基于既往发作经验识别可观察的早期症状信号,并协同制定差异化、即时可启动的行为响应计划,同时激活现实可行的支持系统与随访机制。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 双相障碍复发预防结构化工作框架 --agent claude-code
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# 双相障碍复发预防结构化工作框架 一个跨阶段、结构化的复发预防与管理流程,用于帮助双相障碍来访者基于既往发作经验识别可观察的早期症状信号,并协同制定差异化、即时可启动的行为响应计划,同时激活现实可行的支持系统与随访机制。 ## Prompt 引导来访者基于既往发作经验,系统回顾并命名躁狂与抑郁各自的早期生理、情绪、思维及行为信号;共同制定差异化、可操作的‘信号—响应’应对计划(如:觉察话多易怒即暂停对话+记录自动思维;觉察兴趣减退即启动5分钟呼吸训练+联系支持者);确认现实可行的支持系统与随访机制;定期复盘计划有效性并动态调整。 ## Objective 预防双相障碍躁狂/抑郁发作复发 ## Applicable Signals - 能清晰描述至少一次既往躁狂/抑郁发作的起始过程 - 主动表达对复发的担忧或希望掌握自我管理方法 - 情绪基线稳定(无持续激越或迟滞,睡眠基本规律) ## Contraindications - 来访处于急性躁狂或重度抑郁发作期 - 缺乏基本疾病自知力 - 无可靠支持系统或随访条件 ## Intervention Moves - 引导信号归因训练(区分疾病症状与人格特质) - 协同制定‘触发—行动’行为契约(如:发现连续3天早醒即启动睡眠卫生检查) - 家庭支持系统激活(明确1–2名支持者角色与响应方式) ## Workflow Steps - 1. 回顾既往发作:邀请来访用时间线方式梳理最近2次发作前7–14天的身心变化,标注最早出现的3个可观察信号; - 2. 信号分类与命名:将信号按躁狂/抑郁维度归类,统一术语(如‘思维加速’而非‘脑子转太快’); - 3. 制定差异化响应计划:为每类信号匹配1项即时行为干预(如躁狂信号‘话多’→‘暂停对话+填写简版思维记录表’;抑郁信号‘回避社交’→‘发送预设语音消息给支持者’); - 4. 支持系统确认:与来访共同确认1–2名可联系支持者,明确其可提供的具体协助(如:提醒服药、陪同散步、不评判地倾听); - 5. 随访与迭代:约定2–3个月复评,检查信号识别准确率与计划执行度,修订无效条目。 ## Constraints - 所有信号必须来自来访自身可观察、可报告的体验(拒绝第三方代述) - 每类信号对应的行为干预须满足‘5分钟内可启动’‘无需特殊工具’‘不加重当前负荷’三原则 ## Cautions - 避免将正常情绪波动病理化(如:单次失眠≠抑郁前兆) - 警惕将‘控制开销’等行为目标过度道德化,需始终锚定症状管理本质 - 当家庭支持者存在明显指责倾向时,暂缓引入其参与,优先强化来访自我响应能力 ## Output Contract - 来访能独立识别并口头陈述至少2个躁狂和2个抑郁早期信号,并能准确复述对应的具体应对动作(含触发情境、执行步骤、预期效果),且该计划已书面记录并经双
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- 子技能目录
- 选用规则(二级技能目录)
- Files
What does the 双相障碍复发预防结构化工作框架 skill do?
一个跨阶段、结构化的复发预防与管理流程,用于帮助双相障碍来访者基于既往发作经验识别可观察的早期症状信号,并协同制定差异化、即时可启动的行为响应计划,同时激活现实可行的支持系统与随访机制。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 双相障碍复发预防结构化工作框架 --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.
