DBT团体前访谈结构
在DBT日间病房治疗启动前,通过50分钟一对一访谈建立治疗联盟、完成个案概念化、介绍DBT框架,并协商进入团体技能训练的承诺。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill DBT团体前访谈结构 --agent claude-code
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# DBT团体前访谈结构 在DBT日间病房治疗启动前,通过50分钟一对一访谈建立治疗联盟、完成个案概念化、介绍DBT框架,并协商进入团体技能训练的承诺。 ## Prompt 以辩证认可为起点,将自伤行为重构为当前情境下‘功能有限但可理解’的情绪调节策略;同步对比自伤与技能学习的短期效果与长期副作用;引导来访者参与制定1–2条具体、可观察的初始目标;最终达成明确的团体参与承诺。 ## Objective 建立治疗动机与结构化承诺 ## Applicable Signals - 表达情绪痛苦但缺乏替代应对方式 - 对团体治疗持观望或怀疑态度 - 提及自伤行为时伴随羞耻或无力感 ## Contraindications - 来访者已签署DBT团体知情同意并完成基线评估 - 当前处于危机干预紧急状态需立即安全处置 ## Intervention Moves - 辩证认可(承认行为的功能性+指出代价) - 动机性对话(对比分析自伤vs技能学习的收益/风险) - 共同目标设定(SMART原则微调) - 阶段定位说明(‘预备→技能训练→泛化→巩固’四阶段) ## Workflow Steps - 建立关系:使用共情与认可技巧缩短心理距离,收集基础信息 - 个案概念化:与来访者协作梳理问题模式、触发因素与维持机制 - DBT框架介绍:简明说明日间病房结构、团体内容、技能模块及阶段逻辑 - 动机增强:以自伤为切入点,辩证解读其适应性与局限性,引入技能学习的渐进价值 - 目标协商:共同拟定1–2条具体、可观察、可测量的初始目标(如‘本周尝试用深呼吸替代一次抓手臂冲动’) - 承诺确认:明确口头或书面确认参与团体训练,并约定首次团体时间 ## Constraints - 严格限定单次时长为50分钟 - 不开展技能教学或行为实验 - 不替代危机评估与安全计划 ## Cautions - 避免否定自伤行为的意义,须先认可其主观功能;若来访者出现急性解离或现实检验受损,暂停结构化流程,优先稳定 ## Output Contract - 来访者口头/书面确认参与DBT团体训练,并共同列出1–2条具体可观察的初始治疗目标 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我知道自残不好,但我一难受就停不下来,别的方法都试过,没用。’ - Therapist/Output: 治疗师回应:‘你试过很多方法,说明你一直在努力照顾自己——只是这些方法在那一刻没能帮你稳住。自伤确实能快速止痛,但它也带来新的伤口和羞耻。我们接下来一起学的技能,可能第一次用不会那么快起效,但它不会留下新伤,也不会让你更讨厌自己。’ - Notes: 体现辩证认可+副作用对比+希望锚定 ## Files - `references/evi
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the DBT团体前访谈结构 skill do?
在DBT日间病房治疗启动前,通过50分钟一对一访谈建立治疗联盟、完成个案概念化、介绍DBT框架,并协商进入团体技能训练的承诺。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill DBT团体前访谈结构 --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.
