渐进式放松训练家庭作业执行核查
在CBT人际问题咨询中，每次会话起始核查来访者对放松训练家庭作业的执行情况（频率、时长、主观感受变化），用以评估生理唤醒调节进展，并作为调整后续干预强度的依据。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 渐进式放松训练家庭作业执行核查 --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.
# 渐进式放松训练家庭作业执行核查 在CBT人际问题咨询中，每次会话起始核查来访者对放松训练家庭作业的执行情况（频率、时长、主观感受变化），用以评估生理唤醒调节进展，并作为调整后续干预强度的依据。 ## Prompt 以中性、支持性语气开启核查：'上次布置的放松训练，你这周做了几次？每次大概多长时间？做完后身体和情绪上有什么感觉？睡眠有没有变化？' 听取回应后，简要确认三项核心信息并做结构化记录：执行天数/频率、主观放松程度（可引导用1–5分自评）、睡眠质量变化简述。 ## Objective 确认放松训练依从性与初步效感 ## Applicable Signals - 来访者报告躯体紧张、入睡困难、易激惹等生理唤醒表现 - 前次会谈已完成放松训练教学与首次作业布置 ## Contraindications - 来访者未接受过放松训练指导 - 主诉为纯认知困扰无躯体症状 - 存在严重注意力障碍无法回忆执行细节 ## Intervention Moves - 结构化提问 - 锚定式评分引导 - 正常化肯定 - 进展归因联结 ## Workflow Steps - 确认作业布置历史（是否已教学+已布置） - 结构化询问三项指标：执行频率/天数、主观放松程度（建议1–5分锚定）、睡眠质量变化 - 简要共情反馈（如：'坚持每天做很不容易，能感觉到放松些，说明身体在响应练习'） - 将三项信息整合为生理调节进展判断依据，用于后续干预决策 ## Constraints - 仅适用于已完成放松训练教学的CBT个案 - 须在会谈初始5分钟内完成，不替代情绪状态常规评估 ## Cautions - 避免追问技术细节引发挫败感；若执行中断，聚焦归因而非责备 - 若主观评分与行为表现明显矛盾（如称‘完全没效果’但睡眠改善），需温和探查理解偏差 ## Output Contract - 咨询师获得三项结构化信息：①执行天数/频率；②主观放松程度评分（1–5分）；③睡眠质量变化简述（如'入睡更快''夜醒减少'等可观察表述） ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 咨询师：上次布置的放松训练，你这周做了几次？每次大概多长时间？做完后身体和情绪上有什么感觉？睡眠有没有变化？ - Therapist/Output: 来访者：基本每天做，大概15分钟；做完肩膀轻松些，焦虑好像轻了一点，睡眠比之前好，能一觉到早上。 - Notes: 获得三项信息：频率=每日、时长约15分钟、主观放松提升（‘肩膀轻松’）、睡眠改善（‘一觉到早上’） ## Files - `references/evidence.md` - `references/evidence_manifest.json` ## Triggers - 来访者被
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 渐进式放松训练家庭作业执行核查 skill do?
在CBT人际问题咨询中，每次会话起始核查来访者对放松训练家庭作业的执行情况（频率、时长、主观感受变化），用以评估生理唤醒调节进展，并作为调整后续干预强度的依据。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 渐进式放松训练家庭作业执行核查 --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.