npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知解离引导话术 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 认知解离引导话术 引导来访者将想法与自我身份分离,通过元认知观察(如'我在想我很生气')打破认知融合,适用于ACT中解离练习环节。 ## Prompt 以平静、温和、非评判的语调,邀请来访者将想法作为心理事件来观察:先命名想法(如‘我在想……’),再确认观察位置(如‘我知道我在想……’),最后区分想法主体与观察主体(如‘知道生气的那个人并不生气’)。全程避免解释、纠正或建议,仅支持其觉察距离。 ## Objective 解除想法与自我的过度绑定 ## Applicable Signals - 来访者使用‘我是……’句式表达情绪或状态 - 语调僵硬、语速加快、身体紧绷伴随自我定义性陈述 - 对情绪体验缺乏观察性语言(如无‘我注意到’‘我感到’等前导词) ## Contraindications - 来访者处于急性危机状态 - 尚未建立基本咨询联盟 - 存在严重现实检验能力受损 ## Intervention Moves - 命名想法(语法结构:'我在想……') - 标记观察位置(语法结构:'我知道我在想……') - 区分想法与自我(隐喻支持:大海/天空;逻辑提示:'生气的那个人并不生气') ## Workflow Steps - 1. 确认当前想法内容(如:'你刚才说“我很生气”,能再重复一遍吗?') - 2. 引导命名:'现在,试着把这句话变成一个观察——不是“我很生气”,而是“我在想‘我很生气’”'。 - 3. 强化观察立场:'很好,你正在观察这个想法。你知道你在想它,对吗?' - 4. 引入主体分离隐喻:'就像天空看着云飘过,你不是那朵云,你是看见云的天空。' ## Constraints - 必须在来访者具备基础安全感和基本信任前提下使用 - 不可用于替代情绪安抚或安全评估 - 避免在首次会谈或未完成心理教育前强行引入 ## Cautions - 若来访者出现解离加重、空洞感或现实感下降,立即暂停并回归锚定技术 - 不强求语言复述,重在微小觉察位移而非完美表达 ## Output Contract - 来访者能自主说出'我注意到我在想……'或等效观察性表述(如'我看到一个想法说……'),且语气中出现微小停顿、呼吸变化或眼神松动等觉察迹象。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 我很没用。 - Therapist/Output: 我注意到我在想‘我很没用’。 - Notes: therapist mirrors gently without adding interpretation ### Example 2 - Client/Input: 我就是个失败者。 - Therapist/Output: 我看到一个想法说‘我就是个失败者’。 - Notes: uses '
- 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 认知解离引导话术 skill do?
引导来访者将想法与自我身份分离,通过元认知观察(如'我在想我很生气')打破认知融合,适用于ACT中解离练习环节。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知解离引导话术 --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.
