共建考试相关SUDS等级表
与来访者协作构建个体化、具身化的考试焦虑主观不适等级(SUDS)量表,涵盖5–10个梯度清晰、可识别、可暴露的情境等级,为系统脱敏提供结构化暴露路径。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 共建考试相关SUDS等级表 --agent claude-code
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# 共建考试相关SUDS等级表 与来访者协作构建个体化、具身化的考试焦虑主观不适等级(SUDS)量表,涵盖5–10个梯度清晰、可识别、可暴露的情境等级,为系统脱敏提供结构化暴露路径。 ## Prompt 引导来访者回忆并列举所有与考试相关的具体情境(如:看到考卷封面、进入考场、监考老师踱步、时间只剩10分钟、交卷前检查等),对每个情境进行SUDS评分(0=完全放松,100=无法承受的焦虑),共同排序并筛选出5–10个最具代表性且梯度清晰的等级;每级需附简明、感官化的情境描述(含时间、地点、人物、动作、身体感受),确认来访者能清晰想象并区分相邻等级;最后形成书面等级表,双方签字确认。 ## Objective 建立个体化、可操作的焦虑刺激梯度,为系统脱敏提供结构化暴露路径 ## Applicable Signals - 来访者能稳定描述至少3个考试相关负性情境 - 能对不同情境给出差异化的主观焦虑强度判断 - 在讨论焦虑时未出现明显解离或回避 ## Contraindications - 来访者当前处于急性危机或解离状态 - 尚未建立基本咨询联盟与安全感 ## Intervention Moves - 情境具象化提问('当时你站在哪里?听到什么?手心是否出汗?') - SUDS锚定校准(示范0/50/100分对应的身体状态) - 梯度协商('这个情境比上一个更难忍受吗?差多少分?为什么?') - 书面共构(实时记录、朗读确认、留白修订) ## Workflow Steps - 1. 引导发散列举考试相关焦虑情境(不限数量) - 2. 筛选高频、高干扰情境,剔除模糊或泛化条目 - 3. 对保留情境逐一进行SUDS评分与排序 - 4. 合并邻近分值、补全梯度空缺,确定5–10级主干等级 - 5. 为每级撰写具身化情境描述(含感官细节与微动作) - 6. 共同审阅等级表,确认理解、认同与可暴露性 - 7. 双方签署书面等级表,存档并约定下次使用时机 ## Constraints - 不跳过SUDS校准直接打分 - 不代来访者定义情境或替代其评分 - 等级数严格控制在5–10之间,避免过载或过简 ## Cautions - 若来访者SUDS评分普遍偏高(>80)或跨度极小(<10分差),暂停共建,先强化情绪调节基础 - 警惕用‘应该’‘必须’等语言暗示等级合理性,坚持来访者主观标准 ## Output Contract - 一份双方签署的书面等级表,含5–10级,每级标注明确SUDS分值(整数,0–100)、具体情境描述(≤30字,含时空与感官要素),以及来访者手写确认语句:‘我理解并同意以此表开展后续练习’ ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘一想到考试就慌,但说不出具
- 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 共建考试相关SUDS等级表 skill do?
与来访者协作构建个体化、具身化的考试焦虑主观不适等级(SUDS)量表,涵盖5–10个梯度清晰、可识别、可暴露的情境等级,为系统脱敏提供结构化暴露路径。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 共建考试相关SUDS等级表 --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.
