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分析心理健康数据、识别心理模式、评估心理健康状况、提供个性化心理健康建议。支持与睡眠、运动、营养等其他健康数据的关联分析。

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Skill Content

# 心理健康分析技能 ## When to Use - 需要分析情绪、焦虑、抑郁评分、治疗进展或危机风险时使用。 - 任务涉及心理健康趋势、情绪模式识别或与睡眠/运动/营养的关联分析。 - 用户请求心理健康报告、风险预警或治疗进展追踪时使用。 ## 核心功能 心理健康分析技能提供全面的心理健康数据分析功能,帮助用户追踪心理状态、识别情绪模式、监测危机风险和优化应对策略。 **主要功能模块:** 1. **心理健康评估分析** - PHQ-9/GAD-7等量表评分趋势分析 2. **情绪模式识别** - 识别常见情绪、触发因素和应对方式效果 3. **心理治疗进展追踪** - 治疗目标达成和症状改善评估 4. **危机风险评估** - 多级危机风险检测(高/中/低)和预警 5. **睡眠-心理关联分析** - 睡眠质量与心理状态的关联性分析 6. **运动-情绪关联分析** - 运动与情绪改善的关系分析 7. **营养-心理关联分析** - 饮食对情绪和焦虑的影响分析 8. **慢性病-心理关联分析** - 慢性疾病与心理健康的关系分析 ## 触发条件 技能在以下情况下自动触发: 1. 用户使用 `/mental trend` 查看心理状况趋势 2. 用户使用 `/mental pattern` 分析情绪模式 3. 用户使用 `/mental therapy progress` 查看治疗进展 4. 用户使用 `/crisis assessment` 进行危机风险评估 5. 用户使用 `/mental report` 生成心理健康报告 ## 医学安全边界 **本技能不能做的事:** - ❌ 不进行心理疾病诊断 - ❌ 不开具精神药物处方 - ❌ 不预测自杀风险或自伤行为 - ❌ 不替代专业心理治疗 - ❌ 不处理急性精神危机 **本技能能做的事:** - ✅ 识别心理健康趋势和模式 - ✅ 评估危机风险等级并发出预警 - ✅ 提供应对策略建议(非治疗性) - ✅ 追踪治疗进展和目标达成 - ✅ 提供就医建议和专业资源信息 - ✅ 分析心理健康与其他健康因素的关联 ## 执行步骤 ### 第1步:数据读取 读取心理健康数据文件: - `data-example/mental-health-tracker.json` - 主心理健康档案 - `data-example/mental-health-logs/.index.json` - 日志索引 - `data-example/mental-health-logs/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.json` - 每日情绪日记 **数据验证:** - 检查文件是否存在 - 验证数据结构完整性 - 确认有足够的数据点进行分析(建议至少3次PHQ-9/GAD-7评估,或7天情绪日记) ### 第2步:心理健康评估趋势分析 **PHQ-9抑郁评分趋势分析:** ``` - 分析不同时间点的PHQ-9评分 - 计算评分变化速率(分/月) - 识别严重程度变化(无/轻度/中度/重度) - 检测PHQ-9第9项(自伤意念)的变化 - 预测未来趋势(改善/稳定/恶化) - 与治疗进展关联分析 ``` **GAD-7焦虑评分趋势分析:** ``` - 分析GAD-7评分时序变化 - 识别焦虑症状变化模式 - 关联触发因素与焦虑水平 - 评估应对方式效果 - 预测焦虑趋势 ``` **PSQI睡眠质量与心理状态关联:** ``` - PSQI评分与PHQ-9/GAD-7评分的相关...

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Author
sickn33
Repository
sickn33/antigravity-awesome-skills
Created
4 months ago
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today
Language
Python
License
MIT

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