DBT日记卡功能澄清与情绪联想重构
当来访者将日记卡体验为‘作业’并引发烦躁、回避等强烈负性情绪反应时,用于澄清日记卡的观察性功能,并协助来访者解构其与过往创伤性学业经历的情绪联结。
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# DBT日记卡功能澄清与情绪联想重构 当来访者将日记卡体验为‘作业’并引发烦躁、回避等强烈负性情绪反应时,用于澄清日记卡的观察性功能,并协助来访者解构其与过往创伤性学业经历的情绪联结。 ## Prompt 1. 先共情确认情绪:‘听起来一想到日记卡,就唤起了当时被罚抄课文那种紧张、烦躁甚至羞耻的感觉。’ 2. 明确区分功能:‘日记卡不是老师布置的任务,没有对错、不计分、不交作业;它只是你给自己的一份温和的观察笔记——像科学家看云,不评判,只记录发生了什么、你感觉如何、做了什么。’ 3. 引导解离联想:‘我们一起来看看:当‘日记卡’这个词出现时,哪些画面/身体感觉/念头最先跳出来?它们属于过去那个被要求写作业的你,还是属于现在这个想了解自己情绪的你?’ 4. 聚焦微小尝试:‘如果今天只记一行——比如‘下午三点,胸口发紧,没写完,但也没划手臂’——这算不算一次观察?’ ## Objective 重构工具认知,降低治疗阻抗 ## Applicable Signals - 言语中出现‘作业’‘罚抄’‘老师’等学业创伤关键词 - 生理反应(如皱眉、叹气、回避眼神)伴随提及日记卡 - 用‘必须’‘应该’‘又来了’等义务化语言描述日记卡 ## Contraindications - 来访者已理解并接纳日记卡功能 - 当前处于危机干预阶段需优先处理自伤冲动 ## Intervention Moves - 共情锚定情绪记忆 - 功能重定义(任务→观察工具) - 时间解离提问(过去vs当下主体) - 降低行为门槛(单行记录即成功) ## Workflow Steps - 识别并命名情绪反应及触发联想(如:‘罚抄课文’→羞耻/失控感) - 澄清日记卡本质:非评价性、自我服务性、无外部权威监督 - 引导来访者区分‘过去被要求的我’与‘现在主动观察的我’ - 协商最小可行行动(如单次、单行、仅记录身体感觉) - 肯定任何微小尝试,强化‘观察即技能运用’的认知 ## Constraints - 须在来访者情绪相对稳定、未处于急性自伤冲动高峰时进行 - 不可替代行为链分析等针对冲动本身的干预 ## Cautions - 避免否定来访者的感受(如‘这没什么大不了’),须先承认联想的真实性与合理性 - 不强行要求立即使用,以‘是否愿意试试看一行?’代替‘你必须做’ ## Output Contract - 来访者能口头或行为上表现出对日记卡功能的重新理解(如说出‘它不是作业,是我自己的观察’或自愿完成一行非评判性记录),且烦躁/回避强度明显降低。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: ‘我不想做这个东西,想到要记录就会烦躁。这个日记卡会让我想起之前在学校时的一些事,比如之前没完成作业的时候被老师罚抄课文之类
- 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 DBT日记卡功能澄清与情绪联想重构 skill do?
当来访者将日记卡体验为‘作业’并引发烦躁、回避等强烈负性情绪反应时,用于澄清日记卡的观察性功能,并协助来访者解构其与过往创伤性学业经历的情绪联结。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill DBT日记卡功能澄清与情绪联想重构 --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.
