负性事件想象暴露与应对演练
通过结构化想象训练,引导来访者预演高概率负性生活事件(如关系破裂、学业失败、家庭冲突),同步识别自动化思维并练习合理应对语言与行为反应,增强心理弹性。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 负性事件想象暴露与应对演练 --agent claude-code
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# 负性事件想象暴露与应对演练 通过结构化想象训练,引导来访者预演高概率负性生活事件(如关系破裂、学业失败、家庭冲突),同步识别自动化思维并练习合理应对语言与行为反应,增强心理弹性。 ## Prompt 1. 选择1–2个来访者当前最担忧的现实负性事件类型(如被男友抛弃、被父母指责、考试失利、求职受挫); 2. 引导其闭眼想象该场景细节(时间、地点、人物、对话),停留30–60秒,观察即时身体反应与情绪强度; 3. 立即询问:‘此刻你脑子里自动冒出的第一句话是什么?’记录自动化思维; 4. 共同辨析该思维的扭曲类型(如以偏概全、灾难化、读心术); 5. 协同生成一句具体、现实、可操作的替代性回应(如‘他没来可能有客观原因,不代表我不可爱’),并让来访者出声复述3遍; 6. 再次简短重演场景,邀请其用新回应替代旧思维,观察焦虑变化。 ## Objective 降低对负性事件的灾难化预期,提升现实情境中的认知灵活性与行为反应效能 ## Applicable Signals - 口语中频繁使用绝对化用语(‘永远’‘彻底’‘肯定不行’) - 回避讨论具体困难情境 - 报告‘一想到就心慌/发抖/想逃’但无急性解离表现 ## Contraindications - 来访者有严重解离史或创伤闪回倾向 - 尚未完成安全感建立与情绪稳定化工作 - 想象即引发强烈躯体化反应且无法平复 ## Intervention Moves - 行为想象引导 - 自动化思维捕捉 - 认知扭曲命名 - 替代反应协同生成 - 想象内行为演练 ## Workflow Steps - 筛选适配负性事件类型(关系/学业/家庭三类中择一) - 引导渐进式场景想象并锚定生理情绪反应 - 捕捉并命名自动化思维及其认知扭曲 - 协作构建具体、现实、可发声的替代反应语句 - 在想象中实践新反应并对比焦虑变化 - 记录四步链完整度与主观焦虑评分变化 ## Constraints - 单次仅聚焦1–2类事件,避免泛化 - 每个场景想象时长≤60秒,总训练时长≤15分钟/ session - 必须完成‘触发—想法—情绪—替代反应’四步闭环陈述 ## Cautions - 若焦虑自评上升≥3分或出现呼吸急促/冷汗,立即中止并启动接地技术 - 不鼓励对想象内容进行过度阐释或深层挖掘,聚焦认知-行为联结 - 替代反应须由来访者自主生成,咨询师仅协助澄清与具象化 ## Output Contract - 来访者能在想象中完成至少2个场景的‘触发—想法—情绪—替代反应’四步陈述,并报告焦虑下降≥2分(0–10自评) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者想象‘男友失约后独自在宿舍哭’场景,自动思维:‘他不要我了,我这辈子都找不到人爱’ -
- 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 负性事件想象暴露与应对演练 skill do?
通过结构化想象训练,引导来访者预演高概率负性生活事件(如关系破裂、学业失败、家庭冲突),同步识别自动化思维并练习合理应对语言与行为反应,增强心理弹性。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 负性事件想象暴露与应对演练 --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.
