焦虑抑郁状态下的药物认知去污名化支持
针对已被专业机构诊断为焦虑抑郁状态的来访者,在非面询的异步文字沟通场景(如QQ)中,以简明、非技术化语言澄清其对精神科药物的常见误解(如‘不良反应’‘终生服药’),降低治疗恐惧,增强对药物治疗的接纳度与依从性,维持心理支持连续性。
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# 焦虑抑郁状态下的药物认知去污名化支持 针对已被专业机构诊断为焦虑抑郁状态的来访者,在非面询的异步文字沟通场景(如QQ)中,以简明、非技术化语言澄清其对精神科药物的常见误解(如‘不良反应’‘终生服药’),降低治疗恐惧,增强对药物治疗的接纳度与依从性,维持心理支持连续性。 ## Prompt 用生活化类比和肯定性语言回应来访者的具体疑虑(如‘药物会不会让我变傻?’‘吃药是不是代表我疯了?’),不解释药理机制;先共情担忧的合理性(‘担心副作用很自然’),再提供权威共识信息(如‘多数人短期用药后可逐步减停’‘药物像眼镜,是帮大脑恢复平衡的工具’);始终锚定其自主性(‘决定权在你,我们只是帮你更清楚选项’);若疑虑超出科普范围,明确建议面诊精神科医生。 ## Objective 降低药物治疗恐惧、纠正误解、维持心理支持连续性 ## Applicable Signals - 来访者使用‘吃药=软弱/失败/疯了’等污名化表述 - 提问聚焦于药物负面后果而非疗效或适应性 - 表达对精神科就诊的回避倾向 ## Contraindications - 来访者尚未接受任何医学评估或未获明确诊断 - 疑虑涉及具体药物相互作用、剂量调整、躯体禁忌症等需临床判断的内容 - 来访者明确拒绝生物-心理-社会模型解释,坚持纯心理/灵性框架 ## Intervention Moves - 共情确认(‘这种担心很多人都有’) - 认知重构(将‘终生服药’重述为‘阶段性支持工具’) - 正常化(引用流行病学数据或类比慢性病管理) - 赋权收尾(‘下次复诊前,我们可以一起列你想问医生的问题’) ## Workflow Steps - 1. 确认诊断状态:温和核实‘上次精神科评估结果是否已收到?’(避免假设) - 2. 锁定具体疑虑:用封闭式提问聚焦(如‘你最担心的是哪一点?是副作用?还是怕别人知道?’) - 3. 提供1–2句非技术化澄清:每点不超过25字,含共情+事实+隐喻(例:‘担心伤脑子?其实就像感冒吃退烧药,是帮大脑休息恢复的临时帮手。’) - 4. 赋权过渡:引导至下一步可控行动(如‘要不要我把精神科初诊常问的3个问题发给你?’) ## Constraints - 单次回复≤3句话,总字数≤120字 - 禁用术语:‘神经递质’‘受体拮抗’‘SSRI’等 - 不承诺疗效,不比较药物与心理咨询优劣 ## Cautions - 若来访者提及自杀意念或现实解体,立即中断本技能,启动安全协议 - 避免使用‘别怕’‘这没什么’等否定情绪的短语 - 当来访者反复追问机制细节时,应温和设限:‘这部分最好由开药的医生为你详细说明’ ## Output Contract - 来访者在本次异步沟通结束前,明确表达出至少一项积极意向行为,例如:'我想先约一次精神科看看'、'能把复诊问题清单发我吗?' 或 '原
- 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 焦虑抑郁状态下的药物认知去污名化支持 skill do?
针对已被专业机构诊断为焦虑抑郁状态的来访者,在非面询的异步文字沟通场景(如QQ)中,以简明、非技术化语言澄清其对精神科药物的常见误解(如‘不良反应’‘终生服药’),降低治疗恐惧,增强对药物治疗的接纳度与依从性,维持心理支持连续性。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 焦虑抑郁状态下的药物认知去污名化支持 --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.
