DBT四模块结构化导入会谈
在首次咨询中,以非评判、具身化、生活化语言系统介绍DBT四大核心模块(正念、人际效能、情绪调节、痛苦耐受),依托标准化讲义进行视觉协同,锚定来访者当前困扰,激发技能习得动机,建立治疗同盟与结构化干预共识。
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# DBT四模块结构化导入会谈 在首次咨询中,以非评判、具身化、生活化语言系统介绍DBT四大核心模块(正念、人际效能、情绪调节、痛苦耐受),依托标准化讲义进行视觉协同,锚定来访者当前困扰,激发技能习得动机,建立治疗同盟与结构化干预共识。 ## Prompt 以清晰、共情、非评判的语气,依次介绍正念(活在当下)、人际效能(有效沟通与边界维护)、情绪调节(识别、理解、调整情绪)、痛苦耐受(应对危机而不恶化)四大模块;每模块配1句通俗目的说明(如‘正念不是放松,而是看清此刻真实’),并关联来访者已表达的困扰(如‘你提到常因小事爆发,情绪调节模块就专门练习这个’);全程使用DBT讲义可视化支持;结尾邀请来访者指出最想先学的一个模块,并简述原因。 ## Objective 治疗模型教育与动机激发 ## Applicable Signals - 来访者首次咨询 - 低语速/回避眼神 - 表达迷茫混乱 - 主动询问‘这疗法怎么帮到我?’ ## Contraindications - 来访者处于急性解离或现实检验严重受损 - 时间不足于完成模块概览(建议预留≥15分钟) - 已明确拒绝结构化干预取向 ## Intervention Moves - 使用比喻锚定抽象概念(如‘情绪调节像给情绪装刹车和油门’) - 将模块名称转化为动词短语(‘练正念’‘用DEARMAN’‘调情绪’‘扛危机’) - 在讲义上即时圈出来访者提及的关键词 ## Workflow Steps - 建立安全连接:确认来访者舒适度,简要重申保密与协作原则 - 模型定位:说明DBT是‘教技能的疗法’,类比‘学游泳需先了解四种泳姿’ - 四模块逐一贯入:按正念→人际效能→情绪调节→痛苦耐受顺序,每模块含(1)名称+(2)1句生活化目的+(3)1个来访者相关联的微例 - 讲义协同:同步翻阅讲义对应页,手指指向模块标题与关键词图示 - 动机激活:提问‘这四个工具里,哪一个让你觉得‘我现在就缺这个’?为什么?’ - 共识确认:请来访者用自己的话复述任一模块目的,校准理解 ## Constraints - 必须使用标准化DBT讲义(如张老师《DBT技巧训练讲议及作业单》)作为视觉锚点 - 不可跳过任一模块,不可深入讲解单个技巧细节 - 须在前20分钟内完成,为后续目标共建留出时间 ## Cautions - 避免术语堆砌(如不直接说‘辩证’‘行为链分析’);用‘练习’替代‘训练’,用‘工具’替代‘技术’以降低防御 - 若来访者出现明显焦虑或退缩,暂停模块介绍,先做1轮正念呼吸锚定 ## Output Contract - 来访者能准确说出四大模块名称,并能用自己的语言解释其中至少一个模块的核心目的(如‘痛苦耐受就是教我在崩溃时不伤害自己’),且主动表达对某一模块的初步兴趣或关联感。 ## Example Therapi
- 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四模块结构化导入会谈 skill do?
在首次咨询中,以非评判、具身化、生活化语言系统介绍DBT四大核心模块(正念、人际效能、情绪调节、痛苦耐受),依托标准化讲义进行视觉协同,锚定来访者当前困扰,激发技能习得动机,建立治疗同盟与结构化干预共识。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill DBT四模块结构化导入会谈 --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.
