EMDR靶点恐惧程度动态评估协议
在眼动脱敏(EMDR)正式干预阶段,每次眼动操作后强制暂停,引导来访者对同一具体恐惧意象进行主观痛苦程度(SUDS)0–10分重评;仅当单次降幅≥2分或连续两次评分≤3分且意象清晰度/情绪强度同步下降时,方可进入下一靶点或结束该循环;否则重复本轮眼动+评估。
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# EMDR靶点恐惧程度动态评估协议 在眼动脱敏(EMDR)正式干预阶段,每次眼动操作后强制暂停,引导来访者对同一具体恐惧意象进行主观痛苦程度(SUDS)0–10分重评;仅当单次降幅≥2分或连续两次评分≤3分且意象清晰度/情绪强度同步下降时,方可进入下一靶点或结束该循环;否则重复本轮眼动+评估。 ## Prompt 每次眼动操作(通常1–2分钟)结束后,立即暂停,用中性语气引导来访者:‘现在请回到刚才那个画面,感受它带给你的痛苦,从0(毫无痛苦)到10(最痛苦),给这个感受打一个分数。’记录分数,比对前值;若未达阈值(Δ<2且>3),说明干预剂量不足或意象未锚定,须重复本轮;全程保持非评判态度,不解释、不催促、不代答。 ## Objective 确保EMDR干预剂量适配个体反应,防止过早终止或无效重复 ## Applicable Signals - 来访者可清晰描述单一具象化恐惧事件 - 初始SUDS≥5 - 眼动过程中出现明显生理反应(如眨眼加速、呼吸变化)或情绪波动 ## Contraindications - 来访者无法理解或使用0–10数字量表 - 恐惧呈弥散性躯体症状(如‘心慌、手抖’无对应意象) - 存在未稳定的急性创伤闪回或解离状态 ## Intervention Moves - 指令性暂停 - SUDS重评引导 - 分数比对与决策判断 - 循环执行确认 ## Workflow Steps - 确认当前处理靶点意象已激活(来访者能闭眼复现) - 执行1–2分钟标准眼动追踪(或替代双侧刺激) - 指令暂停:‘请回到那个画面,现在给你的痛苦打个分,0到10’ - 记录SUDS分值,询问补充:‘这个画面还像刚才一样清晰吗?情绪是更重了、更轻了,还是变了?’ - 判断:若(当前分 ≤ 前一分−2)或(当前分 ≤ 3 且与前一分相同),进入下一靶点或收尾;否则返回步骤2 ## Constraints - 必须基于具体、可视觉化的恐惧意象(非抽象担忧) - 每次评估须在眼动停止后10秒内完成,避免思维反刍干扰 - 不得在来访者报告‘完全没感觉’时跳过评估 ## Cautions - 避免将分数下降等同于‘问题解决’,需同步确认意象清晰度与情绪质地变化 - 若连续三轮Δ=0,应暂停EMDR,检查意象锚定质量或切换靶点 ## Output Contract - 输出结构化记录:[前分]→[当前分],同步标注意象清晰度(↑/→/↓)与情绪质地变化(如‘羞耻减弱,浮现委屈’);达成连续两次SUDS≤3且质地正向变化,即视为本靶点达标。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者想象‘考砸后老师当众批评’,初始SUDS=8;一轮眼动后报告SUDS=6,称‘画面变模糊,但胸口发紧还在
- 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 EMDR靶点恐惧程度动态评估协议 skill do?
在眼动脱敏(EMDR)正式干预阶段,每次眼动操作后强制暂停,引导来访者对同一具体恐惧意象进行主观痛苦程度(SUDS)0–10分重评;仅当单次降幅≥2分或连续两次评分≤3分且意象清晰度/情绪强度同步下降时,方可进入下一靶点或结束该循环;否则重复本轮眼动+评估。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill EMDR靶点恐惧程度动态评估协议 --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.
