主导故事识别与内化信念解构
在叙事治疗初始阶段,协助来访者识别其叙述中反复出现的主导问题故事,并解构其中内化的消极自我信念(如‘我很糟糕’‘我不被重视’),以松动边缘化自我认同,促进‘人≠问题’的分离意识。
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# 主导故事识别与内化信念解构 在叙事治疗初始阶段,协助来访者识别其叙述中反复出现的主导问题故事,并解构其中内化的消极自我信念(如‘我很糟糕’‘我不被重视’),以松动边缘化自我认同,促进‘人≠问题’的分离意识。 ## Prompt 1. 倾听并标记来访者叙述中重复出现的自我定义性语句(尤其含‘总是’‘从来’‘就是’等绝对化表述); 2. 温和邀请命名:‘刚刚这句话里,有一个声音在说“我很糟糕”——这个声音,你愿意给它起个名字吗?’; 3. 引导区分:‘这个想法,是最近才有的?还是从小就被谁说过很多次?它属于你,还是属于别人曾经贴给你的标签?’ ## Objective 解构内化信念 ## Applicable Signals - 使用绝对化自我评价(如‘我永远做不好’) - 将问题身份化(如‘我是个失败者’) - 回避谈论特定关系或经历时伴随身体退缩 ## Contraindications - 来访者处于急性危机或自杀意念活跃期 - 缺乏基本咨访关系基础 - 来访者明确拒绝探索自我叙事 ## Intervention Moves - 信念命名 - 来源追溯 - 人-问题分离提问 ## Workflow Steps - 倾听并标注重复性自我归因语句 - 邀请来访者为内化信念赋予名称(如‘批评声’‘小矮人’) - 共同探索该信念首次出现的情境与权威来源 - 引导区分‘我持有这个想法’与‘这个想法控制了我’ ## Constraints - 不挑战信念真实性,只探索其历史与归属 - 不替代来访者命名,仅支持其自主选择称谓 - 全程保持外化语言(如‘这个想法’而非‘你的想法’) ## Cautions - 避免过早引入‘例外’或‘重写’,本技能止步于解构与分离 - 若来访者情绪急剧下降,立即暂停并回归安全锚定 ## Output Contract - 来访者能自主命名1–2个内化信念,并用第一人称表达‘这不是我,这是小时候老师/父母说的’类区分性陈述 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 我就是很可怜,没人会真的帮我。 - Therapist/Output: ‘很可怜’这个声音,你第一次听到它是在什么时候?如果给它起个名字,它像什么? - Notes: 聚焦命名与来源,不纠正‘可怜’是否真实 ### Example 2 - Client/Input: 我很糟糕,做什么都错。 - Therapist/Output: ‘我很糟糕’——这个说法,最早是谁对你这样说的?它现在住在你身体哪个位置? - Notes: 用具身化提问强化人-问题分离 ## Files - `references/evidence.md` - `references/evidence_manifest.json`
- 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 主导故事识别与内化信念解构 skill do?
在叙事治疗初始阶段,协助来访者识别其叙述中反复出现的主导问题故事,并解构其中内化的消极自我信念(如‘我很糟糕’‘我不被重视’),以松动边缘化自我认同,促进‘人≠问题’的分离意识。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 主导故事识别与内化信念解构 --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.
