叙事-桌游整合咨询框架
以叙事疗法为内核、德式桌游为交互媒介的跨模态咨询协议:先用外化/奇迹提问重构问题,再借桌游规则具身化练习新互动模式;适用于大学生群体的情绪调节与家庭关系议题。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 叙事-桌游整合咨询框架 以叙事疗法为内核、德式桌游为交互媒介的跨模态咨询协议:先用外化/奇迹提问重构问题,再借桌游规则具身化练习新互动模式;适用于大学生群体的情绪调节与家庭关系议题。 ## Prompt 1. 开始会谈时,使用外化语言将问题(如'焦虑')命名并分离:'焦虑这个家伙最近常来打扰你,它通常在什么时候出现?它最怕你做什么?';2. 引入'奇迹提问':'如果某天醒来,焦虑突然变小了,你会注意到的第一件不同是什么?谁会最先发现你的变化?';3. 自然过渡至德式桌游环节,选择强调合作、角色切换或情绪识别机制的桌游(如《花火》《璀璨宝石》简化版),将游戏目标隐喻为咨询目标(如'收集三种家庭理解卡'对应'练习同理父母');4. 游戏中暂停引导反思:'刚才你选择让角色退让一步,这和你平时在家面对冲突时的做法有什么不同?';5. 结束前进行现实迁移:'今天游戏中尝试的某个动作,下周可以怎么用在和妈妈的一次对话里?' ## Objective 跨模态干预整合 ## Applicable Signals - 来访者表达'说不清但感觉很乱' - 多次使用具象比喻描述情绪(如'像被绳子捆住') - 主动提及游戏/桌游经验 - 家庭议题中存在可操作的行为落点(如沟通频次、回应方式) ## Contraindications - 来访者明确抗拒游戏化形式 - 存在严重注意力障碍或执行功能缺陷 ## Intervention Moves - 问题外化 - 奇迹提问 - 隐喻共构 - 行为锚定 - 现实迁移 ## Workflow Steps - 外化对话:将困扰情绪/行为具名并分离(例:'焦虑'→'焦虑小怪兽') - 奇迹提问:锚定细微但可观察的改变信号 - 桌游导入:选择匹配咨询目标的德式桌游,共构游戏隐喻(如'合作通关=重建家庭信任') - 具身化练习:在游戏回合中嵌入目标行为(如轮流发言=练习倾听;资源交换=练习协商) - 迁移对话:提取游戏中的有效动作,映射至真实生活场景 ## Constraints - 桌游需提前筛选,确保无暴力、赌博、高竞争性元素;单局时长控制在20–30分钟;游戏后必须留出≥10分钟进行隐喻联结与现实迁移 ## Cautions - 避免将桌游简化为奖励机制;不将游戏表现等同于人格评价;外化语言须始终由来访者主导命名,咨询师仅镜像与拓展 ## Output Contract - 完成一次完整会谈闭环:问题外化→例外识别→桌游情境中尝试新回应→现实迁移讨论 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:'我一想到回家就心慌,脑子全是吵架声音,根本没法想别的。' - Therapist/Output: 咨询师回应:'听起来“心慌小广播”最近音量调得特别高——它
- 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 叙事-桌游整合咨询框架 skill do?
以叙事疗法为内核、德式桌游为交互媒介的跨模态咨询协议:先用外化/奇迹提问重构问题,再借桌游规则具身化练习新互动模式;适用于大学生群体的情绪调节与家庭关系议题。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 叙事-桌游整合咨询框架 --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.
