mental-health-analyzer

name	mental-health-analyzer
description	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。
category	AI & Agents
source	antigravity
tags	["markdown"]
url	https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/mental-health-analyzer

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）

第3步：情绪模式识别

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

第4步：心理治疗进展追踪

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

第5步：危机风险评估（优先级：最高）

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

第6步：睡眠-心理关联分析

数据来源：

• 读取 data-example/sleep-tracker.json
• 提取睡眠时长、睡眠质量（PSQI）、入睡时间等数据

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

第7步：运动-情绪关联分析

数据来源：

• 读取 data-example/fitness-tracker.json
• 提取运动频率、运动类型、运动强度、运动时长等数据

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

第8步：营养-心理关联分析

数据来源：

• 读取 data-example/nutrition-tracker.json
• 提取咖啡因摄入、糖分摄入、饮食习惯等数据

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

第9步：慢性病-心理关联分析

数据来源：

• 读取相关慢性病数据文件（如 diabetes-tracker.json, hypertension-tracker.json）
• 提取疾病控制情况、症状负担、功能受限等数据

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：**

• 慢性疾病对心理健康的影响程度
• 需要特别关注的心理问题
• 整体健康管理建议
• 心理支持对疾病管理的益处

### 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

```markdown
# 心理健康分析报告

**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。

---

## 危机风险预警

**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**:
- [列出检测到的风险因素]

**建议行动**:
- [根据风险等级提供具体建议]

---

## 1. 心理健康状况摘要

[整体评价：优秀/良好/一般/需改进/危机]
- PHQ-9评分：X分（严重程度）
- GAD-7评分：X分（严重程度）
-