家庭关系桌游具身化领悟模块
运用卡鲁巴(Karuba)等含合作/竞争/不确定性机制的桌游,引导来访者在游戏过程中体验家庭互动的复杂性,并借由游戏结局的情绪反馈,重构对家庭矛盾的整体意义框架。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 家庭关系桌游具身化领悟模块 --agent claude-code
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# 家庭关系桌游具身化领悟模块 运用卡鲁巴(Karuba)等含合作/竞争/不确定性机制的桌游,引导来访者在游戏过程中体验家庭互动的复杂性,并借由游戏结局的情绪反馈,重构对家庭矛盾的整体意义框架。 ## Prompt 以卡鲁巴为媒介,营造低威胁、高隐喻的安全容器:全程聚焦游戏过程中的情绪起伏(如卡点时的焦躁、协作时的微光、抵达时的释然),不分析、不解释、不指导策略;待游戏结束,邀请来访者命名此刻最突出的情绪感受,追问‘这个感觉,像不像你和家人相处时的某个瞬间?’,继而引导其自发生成整合性隐喻(如‘像卡鲁巴——有混乱也有抵达’),最后轻问:‘如果把这个比喻带回现实,哪一小步可以先试试?’ ## Objective 以游戏过程为安全容器,使来访者在低威胁情境中重历家庭张力,继而通过结局情绪反刍,实现对家庭关系的去灾难化与意义再赋 ## Applicable Signals - 来访者用绝对化语言描述家庭(如‘从来没人理解我’‘我家永远这样’) - 叙述家庭事件时语速加快、呼吸变浅或突然沉默 - 回避家庭话题但身体姿态未完全封闭(如前倾、手指敲击) ## Contraindications - 家庭存在现实虐待或法律风险 - 来访者拒绝提及家庭或表现出解离 - 游戏引发强烈羞耻或退缩反应未被及时承接 ## Intervention Moves - 情绪即时标记(非评判性命名) - 隐喻邀请(开放提问,不预设答案) - 微行动锚定(具体、微小、可控、可观察) ## Workflow Steps - 1. 共同设定游戏边界:明确‘这是练习场,不是真实家庭;输赢不重要,卡点和抵达都值得说’ - 2. 进行1–2轮标准卡鲁巴(约25–35分钟),咨询师以平等玩家身份参与,重点观察并轻描情绪微反应(如‘刚才那张地形卡翻出来时,你肩膀松了一下’) - 3. 游戏结束即停,不复盘策略,直接邀请命名当下最清晰的情绪,并关联一个家庭片段 - 4. 引导生成隐喻:‘如果把刚才整场游戏比作你和家人的关系,它更像什么?’(等待自发表述,不提供选项) - 5. 锚定微行动:‘就这个比喻,接下来三天,有没有一件小事,可以让你感觉‘像在卡鲁巴里放了一块新石头’?’ ## Constraints - 必须在建立基本咨访联盟后使用;游戏前需简要共定‘安全暂停’信号(如举手、说‘暂停’) - 仅限单次咨询中完整执行(含游戏+情绪命名+隐喻提取+现实微联结),不可拆分至多节 - 卡鲁巴需使用标准版(含4条路径、随机地形卡、可协作机制),禁用简化规则或AI代玩 ## Cautions - 避免将游戏结果道德化(如‘你没帮队友=你也不帮家人’) - 不鼓励比较玩家表现,只关注共同目标与过程张力 - 若来访者生成消极隐喻(如‘像被困在迷宫里’),不否定,而是承接:‘这个迷宫里,有没有哪怕一盏你记得的灯?’ #
- 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 家庭关系桌游具身化领悟模块 skill do?
运用卡鲁巴(Karuba)等含合作/竞争/不确定性机制的桌游,引导来访者在游戏过程中体验家庭互动的复杂性,并借由游戏结局的情绪反馈,重构对家庭矛盾的整体意义框架。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 家庭关系桌游具身化领悟模块 --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.
