正念身体扫描床旁实施
在住院孕妇情绪稍缓后,于床旁系统引导其完成从足至头的正念身体扫描,增强躯体觉察、降低灾难化解释,适配妊娠期活动受限特点。
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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.
# 正念身体扫描床旁实施 在住院孕妇情绪稍缓后,于床旁系统引导其完成从足至头的正念身体扫描,增强躯体觉察、降低灾难化解释,适配妊娠期活动受限特点。 ## Prompt 以平缓语速、无指令性语气,引导患者仰卧放松,先做3次腹式呼吸;随后按固定顺序(双脚→小腿→膝盖→大腿→臀部→腹部→胸部→双手→双臂→肩颈→面部→头顶)逐一邀请注意力停留于各部位,强调‘只是觉察,不评判、不调整、不抗拒’;若患者出现不适或产科异常信号,立即暂停并转为安全评估。 ## Objective 躯体锚定与认知解离 ## Applicable Signals - 语言表达躯体化症状(如‘心慌’‘发紧’‘发凉’) - 坐立不安但无惊恐发作 - 对身体状态存在过度监控或灾难化描述 ## Contraindications - 存在重度子痫前期头痛或视物模糊 - 患者对身体部位描述极度回避或引发强烈恐惧 - 扫描过程中出现宫缩或胎动异常 ## Intervention Moves - 引导性语言锚定(‘现在把注意力轻轻带到右脚’) - 非评判性命名(‘如果注意到发紧,就叫它‘发紧’,然后回到呼吸’) - 时间留白(每个部位停留20–30秒) - 终止性确认(‘是否愿意继续?’在关键节点轻问) ## Workflow Steps - 1. 确认产科稳定性与患者意愿(口头同意) - 2. 协助取舒适仰卧位,必要时垫枕支撑腰背 - 3. 带领3轮腹式呼吸(吸气4秒-屏息2秒-呼气6秒) - 4. 按标准序列逐部位引导觉察,每部位停留20–30秒,含1次轻柔重述(如‘现在,是左小腿’) - 5. 扫描结束时,引导注意力回归呼吸3次,再缓缓睁眼 - 6. 用开放式提问收尾:‘刚刚过程中,有没有哪个部位的感觉你注意到了?’ ## Constraints - 必须在产科评估确认无即刻分娩风险后进行 - 单次时长严格控制在12±2分钟 - 全程需治疗师在场,不可录音/视频替代 ## Cautions - 避免使用‘放松’‘舒缓’等暗示性词汇,以防强化‘我应该放松’的反向焦虑 - 不鼓励患者主动‘寻找感觉’,而强调‘允许已有感觉浮现’ - 若患者提及胎儿相关担忧,不展开讨论,仅作情感标记后轻柔带回身体扫描 ## Output Contract - 患者能完整跟随扫描顺序完成一次全程(约12分钟),并在结束后准确复述2个被觉察到的身体感受(如‘右脚发凉’‘肩部发紧’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 患者说:‘我总觉得胸口压着石头,喘不上气,但检查都正常。’ - Therapist/Output: ‘我们一起来感受一下这个‘压着’的感觉——现在把注意力轻轻带到双脚,觉察那里有没有温度、重量或触感……’ - Notes: 不否定
- 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 正念身体扫描床旁实施 skill do?
在住院孕妇情绪稍缓后,于床旁系统引导其完成从足至头的正念身体扫描,增强躯体觉察、降低灾难化解释,适配妊娠期活动受限特点。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 正念身体扫描床旁实施 --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.
