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Get Started Free →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。
.claude/skills/mental-health-analyzer/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | — | — |
| case-15 | ✗→✓ | ▲ Improved | — | — |
| case-18 | ✗→✓ | ▲ Improved | — | — |
| case-19 | ✗→✓ | ▲ Improved | — | — |
| case-21 | ✗→✓ | ▲ Improved | — | — |
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：
技能在以下情况下自动触发：
/mental trend 查看心理状况趋势/mental pattern 分析情绪模式/mental therapy progress 查看治疗进展/crisis assessment 进行危机风险评估/mental report 生成心理健康报告本技能不能做的事：
本技能能做的事：
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：
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评分的相关性
- 睡眠障碍对情绪的影响
- 睡眠改善与心理状态改善的关系严重程度变化检测：
- 识别严重程度升级（需要关注）
- 识别严重程度降级（积极信号）
- 检测快速恶化（≥5分/月，危机预警）
- 检测快速改善（强化有效策略）常见情绪统计：
- 统计最常见的主要情绪（top 5）
- 计算平均情绪强度
- 识别情绪分布模式
- 分析情绪多样性时间模式分析：
- 一天中的情绪变化模式（早/中/晚）
- 一周中的情绪变化模式（周一至周日）
- 情绪波动程度（方差/标准差）
- 情绪稳定性评估触发因素分析：
- 统计高频触发因素（top 10）
- 计算每个触发因素的平均影响
- 识别高危触发因素（高影响+高频）
- 触发因素与情绪类型的关联应对方式效果评估：
- 计算每种应对方式的有效性（有帮助/没帮助的比例）
- 识别高效应对策略（>80%有效）
- 识别低效应对策略（<50%有效）
- 应对方式与情绪类型的匹配分析治疗目标达成评估：
- 计算每个目标的完成百分比
- 评估症状改善程度（基线→当前→目标）
- 预估目标达成时间
- 识别滞后目标（需要调整）治疗过程分析：
- 治疗频率和依从性
- 作业完成率和质量
- 治疗联盟强度
- 咨询前后情绪变化症状改善评估：
- PHQ-9/GAD-7评分变化（治疗前→治疗后）
- 症状缓解百分比
- 功能水平改善
- 生活质量变化多级风险检测机制：
风险等级计算（总分0-20+）：
1. PHQ-9第9项检测（最高优先级）
- 得分=2（经常）：+10分，直接判定高风险
- 得分=1（有时）：+5分
- 得分=0（完全不会）：+0分
2. 症状快速恶化检测
- 快速恶化（≥5分/月）：+5分
- 恶化（2-4分/月）：+3分
- 稳定（-1至1分/月）：+0分
- 改善（≤-2分/月）：-2分
3. 高强度负面情绪占比检测
- 占比>70%：+3分
- 占比50-70%：+2分
- 占比<50%：+0分
4. 情绪波动检测
- 方差>6（波动大）：+2分
- 方差4-6（波动中）：+1分
- 方差<4（波动小）：+0分
5. 危机计划预警信号检测
- 每出现一个预警信号：+2分
6. 社会退缩检测
- 严重退缩（独处时间>80%）：+3分
- 中度退缩（独处时间50-80%）：+2分
- 轻度/无退缩：+0分
7. 功能受损检测
- 严重受损（≥5天/周）：+4分
- 中度受损（3-4天/周）：+2分
- 轻度/无受损：+0分
风险等级判定：
- 高风险（≥10分）：立即就医，启动危机干预
- 中风险（5-9分）：密切关注，考虑就医（48小时内）
- 低风险（0-4分）：继续监测，定期评估危机预警信号检测：
- 绝望感（hopelessness）
- 社会退缩（social_withdrawal）
- 极端情绪波动（extreme_mood_swings）
- 谈论死亡（talk_of_death）
- 送走财物（giving_away_possessions）
- 自伤意念（self_harm）
- 自杀想法（suicidal_thoughts）
- 物质滥用（substance_abuse）紧急行动触发条件：
立即就医（24小时内）：
- PHQ-9第9项得分≥2
- 总风险评分≥10分
- 出现幻觉或妄想
- 有自伤或自杀计划
尽快就医（48小时内）：
- PHQ-9≥15分或GAD-7≥15分
- 总风险评分5-9分
- 症状快速恶化（≥5分/月）
- 严重影响功能
定期就医（1个月内）：
- PHQ-9 10-14分或GAD-7 10-14分
- 总风险评分<5分但症状持续
- 需要专业支持数据来源：
data-example/sleep-tracker.json关联分析：
- 睡眠时长与PHQ-9评分的相关性
- 睡眠质量与GAD-7评分的相关性
- 失眠症状与情绪稳定性的关系
- 睡眠改善与心理状态改善的时间关系
- 睡眠障碍类型与特定心理症状的关联分析输出：
- 相关性系数和统计显著性
- 睡眠对心理状态的影响程度（高/中/低）
- 睡眠改善建议
- 睡眠与情绪的双向关系分析数据来源：
data-example/fitness-tracker.json关联分析：
- 运动频率与平均情绪强度的关系
- 运动类型与情绪改善效果的关系
- 运动强度与焦虑水平的关系
- 运动时长与情绪持续时间的关系
- 运动后的情绪变化模式
- 运动习惯与抑郁症状的关系分析输出：
- 运动对情绪的积极影响程度
- 最有效的运动类型推荐
- 最佳运动频率建议
- 运动与应对方式的关系数据来源：
data-example/nutrition-tracker.json关联分析：
- 咖啡因摄入量与GAD-7焦虑评分的关系
- 糖分摄入与情绪波动的关联
- 饮食规律性与情绪稳定性的关系
- 特定营养素缺乏（维生素D、Omega-3）与抑郁症状
- 饮食模式与整体心理健康分析输出：
- 饮食对心理状态的影响程度
- 营养建议（如减少咖啡因、均衡饮食）
- 可能的营养缺乏提示
- 饮食调整建议数据来源：
diabetes-tracker.json, hypertension-tracker.json）关联分析：
- 慢性疼痛与抑郁症状的关系
- 疾病控制情况与心理状态的关系
- 功能受限与心理健康的关系
- 疾病负担与焦虑水平的关系
- 共病模式识别
- 药物副作用对情绪的影响
- 药物依从性与症状改善的关系
**分析输出：**
### 第10步：生成报告
输出包括：
- 心理健康状况摘要
- 评估量表趋势分析
- 情绪模式和触发因素
- 治疗进展评估
- 危机风险等级和建议
- 与其他健康因素的关联分析
- 个性化建议和行动计划
## 输出格式
### 心理健康分析报告结构
报告日期: YYYY-MM-DD 分析周期: YYYY-MM-DD 至 YYYY-MM-DD 数据完整性: 良好
⚠️ 重要提示：本报告仅供参考，不构成医学诊断。如有严重心理困扰，请寻求专业心理医生帮助。
当前风险等级: 🟢 低风险 | 🟡 中风险 | 🔴 高风险
风险评分: X/20
风险因素:
建议行动:
整体评价：优秀/良好/一般/需改进/危机]
图表描述：
特别关注：
图表描述：
主要焦虑症状：
图表描述：
图表描述：
| 排名 | 触发因素 | 频次 | 平均影响 | |------|----------|------|----------| | 1 | 触发因素1] | X次 | 高/中/低 | | 2 | 触发因素2] | X次 | 高/中/低 | | ... |
图表描述：
| 应对方式 | 有效次数 | 无效次数 | 有效率 | 排名 | |----------|----------|----------|--------|------| | 应对方式1] | X次 | X次 | XX% | 1 | | 应对方式2] | X次 | X次 | XX% | 2 | | ... |
图表描述：
| 目标 | 基线 | 当前 | 目标 | 进展 | 预计达成时间 | |------|------|------|------|------|--------------| | 目标1] | X分 | X分 | X分 | XX% | YYYY-MM-DD | | 目标2] | X分 | X分 | X分 | XX% | YYYY-MM-DD |
整体进展评价：优秀/良好/一般/需改进]
当前风险等级: 🟢 低风险 | 🟡 中风险 | 🔴 高风险
风险评分: X/20
| 风险因素 | 得分 | 详情 | |----------|------|------| | PHQ-9第9项 | X分 | 得分X，详情] | | 症状变化 | X分 | 快速恶化/恶化/稳定/改善] | | 情绪强度 | X分 | 高强度负面情绪占比XX% | | 情绪波动 | X分 | 波动大/中/小] | | 预警信号 | X分 | 出现X个预警信号：列出] | | 社会退缩 | X分 | 严重/中度/轻度/无]退缩 | | 功能受损 | X分 | 严重/中度/轻度/无]受损 |
关联强度: 高/中/低
主要发现:
建议:
关联强度: 高/中/低
主要发现:
建议:
关联强度: 高/中/低
主要发现:
建议:
关联强度: 高/中/低
主要发现:
建议:
报告生成时间: YYYY-MM-DD HH:MM:SS 下次评估建议时间: YYYY-MM-DD
⚠️ 免责声明：本报告由心理健康分析技能自动生成，仅供参考，不构成医学诊断或治疗建议。如有任何心理健康问题，请寻求专业心理医生或精神科医生的帮助。
## 使用示例
### 示例1：趋势分析
**用户输入**：/mental trend 3months
**技能执行**：
1. 读取最近3个月的PHQ-9和GAD-7评估数据
2. 计算评分变化速率和趋势
3. 分析严重程度变化
4. 检测PHQ-9第9项变化
5. 生成趋势报告
**输出**：
### 示例2：情绪模式分析
**用户输入**：/mental pattern
**技能执行**：
1. 读取情绪日记数据
2. 统计常见情绪和时间模式
3. 分析触发因素和应对方式
4. 生成模式识别报告
**输出**：
### 示例3：危机风险评估
**用户输入**：/crisis assessment
**技能执行**：
1. 读取最近的PHQ-9/GAD-7评估
2. 读取最近的情绪日记
3. 执行危机风险检测算法
4. 计算风险评分和等级
5. 生成危机风险报告
**输出**：风险评分: 3/20
| 风险因素 | 得分 | 详情 | |----------|------|------| | PHQ-9第9项 | 0分 | 得分0，无自伤意念 ✓ | | 症状变化 | -2分 | 改善趋势 ✓ | | 情绪强度 | 2分 | 高强度负面情绪占比45% | | 情绪波动 | 1分 | 波动中等 | | 预警信号 | 0分 | 未检测到 ✓ | | 社会退缩 | 0分 | 社交活动良好 ✓ | | 功能受损 | 0分 | 功能正常 ✓ | | 总分 | 3分 | 低风险 ✓ |
⚠️ 如出现以下情况，请立即寻求专业帮助：
### 示例4：治疗进展分析
**用户输入**：/mental therapy progress
**技能执行**：
1. 读取治疗记录和目标
2. 计算目标完成百分比
3. 分析症状改善程度
4. 评估作业完成情况
5. 生成治疗进展报告
**输出**：| 目标 | 基线 | 当前 | 目标 | 进展 | 预计达成时间 | |------|------|------|------|------|--------------| | 降低焦虑水平 | 14分 | 8分 | 5分 | 57% | 2025-08-01 | | 改善睡眠质量 | 10分 | 6分 | 4分 | 60% | 2025-07-15 | | 增加愉快活动 | 2次/周 | 5次/周 | 7次/周 | 50% | 2025-07-01 |
整体进展评价: 良好 ✓
### 示例5：关联分析
**用户输入**：/mental analysis correlations
**技能执行**：
1. 读取心理健康、睡眠、运动、营养、慢性病数据
2. 计算相关性系数
3. 分析影响程度
4. 生成关联分析报告
**输出**：基于关联分析，以下生活方式对改善心理健康最有效：
这4个方面的综合干预对您的心理健康改善贡献率为75%。
### 示例6：完整报告生成
**用户输入**：/mental report
**技能执行**：
1. 读取所有相关数据
2. 执行完整分析流程
3. 生成交互式HTML报告
4. 包含危机警告和建议
**输出**：
生成完整的心理健康分析报告HTML文件，包含：
- 所有图表（ECharts交互式图表）
- 危机风险警告（如适用）
- 详细分析和建议
- 可下载或打印
---
## 错误处理
### 数据文件不存在错误：未找到心理健康数据文件 建议：请先使用 /mental assess 或 /mental mood 命令创建数据
### 数据不足警告：数据不足以进行趋势分析 建议：至少需要3次PHQ-9/GAD-7评估或7天情绪日记 当前数据：PHQ-9评估X次，情绪日记X条
### 危机风险高🔴 危机警告：检测到高风险因素
立即行动：
检测到的风险因素：
不要犹豫，立即寻求专业帮助！
## 数据源说明
**主要数据源**：
- `data-example/mental-health-tracker.json` - 心理健康主数据
- `data-example/mental-health-logs/` - 情绪日记日志
**关联数据源**：
- `data-example/sleep-tracker.json` - 睡眠数据
- `data-example/fitness-tracker.json` - 运动数据
- `data-example/nutrition-tracker.json` - 营养数据
- `data-example/diabetes-tracker.json` - 糖尿病数据（如适用）
- `data-example/hypertension-tracker.json` - 高血压数据（如适用）
- `data-example/medication-tracker.json` - 用药数据
## 性能优化
对于大量数据（如>6个月的情绪日记），采用以下优化策略：
- 数据聚合：按周/月聚合情绪数据
- 抽样分析：随机抽样代表性数据点
- 增量分析：仅分析新增数据
- 缓存中间结果
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**技能版本**: v1.0.0
**最后更新**: 2025-01-06
**维护者**: WellAlly Tech| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-08 | fail→fail | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-09 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-10 | fail→fail | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-15 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-18 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-19 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-21 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-22 | fail→fail | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-12 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-20 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-06 | fail→fail | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-01 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-07 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-05 | fail→fail | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-04 | fail→fail | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-03 | fail→fail | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-13 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-02 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-17 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-16 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-14 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
case-11 | fail→pass | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +68 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
The per-case answers from this run were removed by the retention sweep, so the case table below shows the verdicts without the text either arm produced. The counts above were recorded at the time and are unaffected. Answers are now kept for 180 days.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.