渐进式肌肉放松训练（PMR）会话技能
通过结构化、时长可控的渐进式肌肉放松训练（PMR），引导来访者系统体验紧张-释放的生理对比，激活躯体-情绪双向调节通路，从而降低轻中度情境性焦虑的躯体唤醒水平。
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# 渐进式肌肉放松训练（PMR）会话技能 通过结构化、时长可控的渐进式肌肉放松训练（PMR），引导来访者系统体验紧张-释放的生理对比，激活躯体-情绪双向调节通路，从而降低轻中度情境性焦虑的躯体唤醒水平。 ## Prompt 引导来访者采用渐进式肌肉放松法（PMR）：依次紧张-放松四肢、肩颈、面部、腹部、呼吸肌群，强调觉察张力差异与释放感；配合腹式呼吸节奏（4-7-8法）；每次练习后询问主观紧张评分（0–10分），目标下降≥30%；布置每日2次、每次5分钟居家练习。 ## Objective 缓解焦虑躯体症状并阻断情绪-躯体恶性循环 ## Applicable Signals - 主诉‘胸口发紧’‘肩膀僵硬’‘手心出汗’‘呼吸短促’ - 观察到坐姿僵直、眉头紧锁、语速快伴气息浅 - 自评焦虑量表（如GAD-7）躯体条目得分≥2 ## Contraindications - 存在严重解离或现实检验能力受损 - 急性惊恐发作进行中 - 拒绝身体导向干预 ## Intervention Moves - 指导性躯体扫描 - 紧张-释放对比体验引导 - 呼吸锚定（4-7-8呼吸法） - 放松后即时反馈校准 ## Workflow Steps - 1. 建立安全联结，简要 psychoeducation：解释‘躯体-情绪双向通路’原理（1分钟） - 2. 引导舒适坐姿，调暗光线，确认环境私密性（30秒） - 3. 逐组肌肉群指导：握拳5秒→松开10秒→觉察差异（上肢→肩颈→面部→腹部→呼吸） - 4. 整合呼吸：吸气4秒→屏息7秒→呼气8秒，重复3轮 - 5. 放松后自评紧张程度（0–10分），记录基线与结束值 - 6. 布置家庭作业：每日早晚各1次5分钟自主练习，使用录音引导或计时器 ## Constraints - 单次训练时长控制在12–15分钟内 - 避免在空腹或饱餐后立即开展 - 不强制闭眼，允许睁眼微光下进行 ## Cautions - 若来访者出现头晕、恶心或失控感，立即中止并回归接地技术 - 对创伤史来访者需预先评估身体接触/闭眼耐受度 - 首次练习须全程同步示范与语音引导 ## Output Contract - 来访者能独立完成5分钟渐进式肌肉放松，并自评紧张感下降≥30% ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说：‘我一想到考试就手抖、心跳快，根本静不下来。’ - Therapist/Output: ‘我们先不谈考试，现在一起做个小练习：请用力握紧拳头5秒……好，松开——你感觉到手掌的沉重和温热了吗？这就是放松的信号。’ - Notes: 从具体躯体信号切入，绕过认知回避，建立即刻可控感 ### Example 2 - Client/Input: 来访者练习中皱
- 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 渐进式肌肉放松训练（PMR）会话技能 skill do?
通过结构化、时长可控的渐进式肌肉放松训练（PMR），引导来访者系统体验紧张-释放的生理对比，激活躯体-情绪双向调节通路，从而降低轻中度情境性焦虑的躯体唤醒水平。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 渐进式肌肉放松训练（PMR）会话技能 --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.