RET框架下嵌入式放松训练
在合理情绪疗法(RET/ABC)框架中,于单次咨询会谈中结构化嵌入一次≤5分钟的标准化放松练习(腹式呼吸4-6-8或上肢渐进放松),以降低当前生理唤醒水平,增强求助者对不合理信念(B)的觉察清晰度,服务于认知重构目标。
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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.
# RET框架下嵌入式放松训练 在合理情绪疗法(RET/ABC)框架中,于单次咨询会谈中结构化嵌入一次≤5分钟的标准化放松练习(腹式呼吸4-6-8或上肢渐进放松),以降低当前生理唤醒水平,增强求助者对不合理信念(B)的觉察清晰度,服务于认知重构目标。 ## Prompt 1. 确认当前躯体信号:'我注意到你说话时手有点抖/呼吸变快了,现在身体哪里最紧?' 2. 简明说明联结逻辑:'当我们身体放松下来,大脑更容易看清那些自动跳出来的想法,比如‘我必须完美’——我们稍后一起看它。' 3. 引导一轮标准化练习(≤5分钟):选择腹式呼吸(4-6-8节奏)或上肢渐进放松(握拳→松开→觉察),全程用中性、非评判语言,不催促。 4. 练习后即时锚定认知联结:'刚才肩膀松了的时候,那个‘他们一定要对我好’的想法还在吗?强度有变化吗?' ## Objective 在单次会谈中完成一次可复现的放松技术教学与现场体验,建立生理-认知联结意识 ## Applicable Signals - 言语语速加快、音调升高 - 自主神经反应(出汗、面色潮红、手抖) - 回避眼神接触或频繁调整坐姿 ## Contraindications - 求助者抗拒身体觉察或存在创伤相关躯体回避 - 会谈时间不足10分钟且无后续跟进安排 - 焦虑由急性危机事件引发(如刚经历冲突)需优先安全处理 ## Intervention Moves - 躯体信号命名 - 认知-生理联结简释 - 标准化呼吸/放松引导 - 即时联结反馈提问 ## Workflow Steps - 评估当下躯体唤醒水平并确认适用性 - 用1句话链接放松与RET目标(降低唤醒→增强B识别能力) - 执行≤5分钟标准化放松引导(二选一:腹式呼吸4-6-8;上肢渐进放松) - 练习后询问两项反馈:①具体身体变化(如‘肩膀松了’);②该变化与不合理信念(B)的即时联想 ## Constraints - 单次练习时长严格控制在3–5分钟 - 不引入新概念(如‘正念’‘觉察’),仅使用求助者已理解的词汇(如‘松’‘深’‘慢’) - 若求助者无法完成完整轮次,立即停用并回归语言共情 ## Cautions - 避免将放松等同于‘问题解决’,须强调其工具性——仅为更清晰看见B服务 - 不记录生理指标(如心率),不比较前后数值,仅依赖求助者主观描述 - 若出现解离迹象(如眼神空洞、答非所问),立即中止并切换为接地技术(如‘请摸一下椅子扶手,告诉我材质’) ## Output Contract - 求助者能在指导下完成一轮完整放松练习,并口头反馈至少一项身体变化(如‘肩膀松了’‘呼吸变深了’)及对该变化与想法关系的初步联想 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 求助者语速急促
- 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 RET框架下嵌入式放松训练 skill do?
在合理情绪疗法(RET/ABC)框架中,于单次咨询会谈中结构化嵌入一次≤5分钟的标准化放松练习(腹式呼吸4-6-8或上肢渐进放松),以降低当前生理唤醒水平,增强求助者对不合理信念(B)的觉察清晰度,服务于认知重构目标。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill RET框架下嵌入式放松训练 --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.
