人本-存在主义取向的早期经验探索会话
在咨访关系稳固基础上,通过共情、无条件积极关注与体验聚焦式提问,引导来访者回顾关键成长经历,重点捕捉其主观感受、身体反应与自发应对行为,进而协助其识别并确认自身固有的韧性、能动性与积极资源。
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# 人本-存在主义取向的早期经验探索会话 在咨访关系稳固基础上,通过共情、无条件积极关注与体验聚焦式提问,引导来访者回顾关键成长经历,重点捕捉其主观感受、身体反应与自发应对行为,进而协助其识别并确认自身固有的韧性、能动性与积极资源。 ## Prompt 以非评判、接纳的姿态倾听;不急于解释或归因,优先复述感受(如‘那时您感到极度害怕,同时还在被窝里打着手电学习’);在来访者叙述中自然锚定力量线索(坚持、调节、联结、意义感),用肯定性语言命名(如‘这份坚持本身就是一种内在力量’);避免病理化表述,始终将经历置于发展背景中理解。 ## Objective 促进自我觉察与积极资源识别 ## Applicable Signals - 来访者开始主动提及童年/青少年期生活变迁 - 叙述中出现具身化描述(如‘腹部发凉’‘头藏进被子’) - 流露对过往经历的反思性好奇而非回避 ## Contraindications - 来访者处于急性危机或情绪崩溃状态 - 尚未完成基本安全评估 - 来访者明确拒绝谈论早年经历 ## Intervention Moves - 体验聚焦式提问(如‘当时那个感觉最强烈的身体部位是哪里?’) - 共情性重述(准确镜映情绪+情境+行动) - 资源命名与肯定(将行为转化为可迁移的内在品质) ## Workflow Steps - 1. 确认当下安全感:简短锚定当前状态(如‘今天我们继续聊您成长中的那些时刻,您此刻感觉如何?’) - 2. 开放邀请回顾:使用中性、具身化线索启动(如‘您刚才提到‘被窝里打手电’,那时身体和心里最清楚的感觉是什么?’) - 3. 深度跟随体验:逐层澄清感受—情境—行动—微小转折(如‘害怕时您做了什么?后来发生了什么变化?’) - 4. 共同识别力量:将具体行为映射为可确认的内在资源(勤奋→自我负责;藏头但学习→恐惧中仍保有能动性;被同桌感染→对积极联结的天然敏感) - 5. 确认与沉淀:邀请来访者用自己的语言总结‘那时的我,其实已经拥有了……’ ## Constraints - 全程保持非解释性立场,不引入潜意识、防御机制等理论框架 - 不将留守经历直接等同于病理性结果 - 避免代入咨询师的价值判断(如‘这很不容易’需基于来访者自身评价节奏) ## Cautions - 警惕过早升华(如‘您真坚强’替代具体行为描述) - 避免将‘好转’归因为外部因素而弱化来访者主体性 - 当出现解离或躯体僵直时,立即暂停探索,回归当下锚定 ## Output Contract - 来访者能自主陈述1–2个具身体验的成长片段,并初步识别其中自身展现的韧性或积极应对方式 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘高中住校时宿舍旁有坟地,我整晚不敢睡,
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- 子技能目录
- 选用规则(微技能目录)
What does the 人本-存在主义取向的早期经验探索会话 skill do?
在咨访关系稳固基础上,通过共情、无条件积极关注与体验聚焦式提问,引导来访者回顾关键成长经历,重点捕捉其主观感受、身体反应与自发应对行为,进而协助其识别并确认自身固有的韧性、能动性与积极资源。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 人本-存在主义取向的早期经验探索会话 --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.
