不确定性情境下的认知暴露练习
引导来访者主动接触网络健康相关信息中的模糊、矛盾或非权威性不确定内容,同步记录自动想法与主观焦虑强度(0–10),持续暴露直至焦虑自然消退,以系统性提升对健康信息不确定性的忍受力。
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# 不确定性情境下的认知暴露练习 引导来访者主动接触网络健康相关信息中的模糊、矛盾或非权威性不确定内容,同步记录自动想法与主观焦虑强度(0–10),持续暴露直至焦虑自然消退,以系统性提升对健康信息不确定性的忍受力。 ## Prompt 1. 共同选择一段典型网络健康信息(如症状描述模糊、来源不明、结论矛盾的网页片段);2. 指导来访者阅读后立即记录:当前情境、自动想法、情绪名称及强度(0–10)、身体反应;3. 鼓励不查证、不跳过、不中断,静待焦虑自发波动;4. 每次练习后复盘‘焦虑峰值何时出现?何时开始下降?下降是否伴随新觉察?’;5. 连续3次练习后对比焦虑曲线变化。 ## Objective 降低对健康信息不确定性的条件性焦虑反应 ## Applicable Signals - 言语中频繁使用‘万一…就完了’‘肯定有问题’等绝对化预测 - 搜索行为呈现‘反复验证—短暂缓解—再搜索’循环 - 回避阅读无明确结论的健康内容 ## Contraindications - 当前有明确躯体疾病未排除 - 存在惊恐发作史且未稳定 - 无法完成自我监测记录 ## Intervention Moves - 共选刺激材料 - 结构化即时记录(情境-想法-情绪-身体) - 耐受锚定(‘允许焦虑存在,不需消灭它’) - 曲线复盘归因(区分‘真实威胁’与‘不确定性触发’) ## Workflow Steps - 评估当前焦虑基线(0–10)并确认暴露意愿 - 共同选取一段300字以内、含模糊/矛盾/非权威特征的网络健康文本 - 指导逐句阅读,每段落后暂停,填写简版暴露记录表(情境、自动想法、SUDS分、身体反应) - 维持暴露状态,不打断、不查证,观察焦虑自然波动,记录峰值与回落时间点 - 练习结束时总结:‘什么没发生?什么发生了但没失控?’ - 三次练习后对比SUDS峰值降幅与持续时间缩短率 ## Constraints - 单次暴露时长≤15分钟 - 每次记录必须包含SUDS数值与具体自动想法原文 - 若SUDS≥8且持续>8分钟,启动放松技术过渡,不中止暴露目标 ## Cautions - 避免使用医学术语或诊断标签作为暴露材料;禁止引入真实未确诊疾病案例;不将‘正确答案’作为练习目标,聚焦耐受过程本身 ## Output Contract - 来访者独立完成3次结构化暴露练习,每次记录完整;3次中至少2次实现SUDS峰值下降≥40%且焦虑持续时间缩短≥50%;能口头陈述1项‘焦虑未导致实际伤害’的亲历证据。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者读到‘这种头痛可能是良性也可能是脑瘤早期信号’后SUDS=9,写下‘我马上要瘫痪了’ - Therapist/Output: 引导其重读
- 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 不确定性情境下的认知暴露练习 skill do?
引导来访者主动接触网络健康相关信息中的模糊、矛盾或非权威性不确定内容,同步记录自动想法与主观焦虑强度(0–10),持续暴露直至焦虑自然消退,以系统性提升对健康信息不确定性的忍受力。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 不确定性情境下的认知暴露练习 --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.
