ERP-证据法协同暴露干预
在逐级暴露过程中,当来访者出现焦虑峰值(SUDs ≥ 6)并伴随可识别的灾难化自动思维时,即时嵌入证据法进行认知检验,以降低焦虑强度、验证预测偏差、增强现实检验能力。
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# ERP-证据法协同暴露干预 在逐级暴露过程中,当来访者出现焦虑峰值(SUDs ≥ 6)并伴随可识别的灾难化自动思维时,即时嵌入证据法进行认知检验,以降低焦虑强度、验证预测偏差、增强现实检验能力。 ## Prompt 当来访者在逐级暴露中触及诱发线索、焦虑升至峰值时,立即引导其识别此时浮现的自动思维(尤其是灾难化内容),并使用证据法进行即时检验:'这个想法有哪些支持/反对的现实证据?最坏结果真的发生了吗?过去类似情境的结果是什么?' 同时鼓励其保持暴露状态,观察焦虑自然消退过程,并将实际体验与预想对比。 ## Objective 降低暴露过程中的焦虑峰值并修正灾难化认知 ## Applicable Signals - 主观困扰程度(SUDs)达6分及以上 - 出现回避冲动或强迫行为前兆 - 口头表达'我肯定要生病了''这太危险了'等绝对化/灾难化陈述 ## Contraindications - 来访者处于急性危机或自伤风险中 - 尚未建立基本咨访关系 - 无法识别自动思维 ## Intervention Moves - 即时自动思维识别 - 三栏式证据检验(支持/反对/现实结果) - 焦虑消退过程具身化引导('注意身体哪部分感觉在变化?') - 暴露-认知结果对比锚定('这次和你预想的哪里不同?') ## Workflow Steps - 确认当前暴露线索及SUDs评分 - 引导识别并命名此时的自动思维(例:'我摸了门把手就会得重病') - 用3个简明问题启动证据法:① 支持该想法的现实证据?② 反对它的现实证据?③ 过去类似接触的实际结果? - 邀请来访者观察焦虑是否在维持暴露中自然下降(通常90–180秒) - 共同总结:'预想的糟糕结果是否发生?哪些证据更可靠?' ## Constraints - 必须在已建立信任关系的前提下开展 - 暴露等级须严格按SUDs 1–10由低到高渐进 - 证据法干预须紧随自动思维识别之后(<30秒内),不可延迟至焦虑消退后 ## Cautions - 避免在焦虑峰值时追问深层原因或核心信念,聚焦当下可检验的具体预测 - 若证据法引发更强质疑或羞耻,立即切换为接纳性语言(如'这个想法此刻对你很有说服力'),暂缓认知挑战 ## Output Contract - 来访者能自主报告:① 焦虑在未执行强迫行为下自然下降;② 明确指出至少一项反证(如'上次摸门把手后没生病')或'预想结果未发生';③ 对原灾难化想法的信心度降低(SUDs认知维度评分下降≥2分) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者触碰公共扶手后SUDs=8,说'我马上会吐血死亡' - Therapist/Output: 咨询师:'你刚才想到‘吐血死亡’——有没有一次你摸
- 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 ERP-证据法协同暴露干预 skill do?
在逐级暴露过程中,当来访者出现焦虑峰值(SUDs ≥ 6)并伴随可识别的灾难化自动思维时,即时嵌入证据法进行认知检验,以降低焦虑强度、验证预测偏差、增强现实检验能力。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill ERP-证据法协同暴露干预 --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.
