创伤记忆连贯性整合叙述
通过重复、分段与具身化引导(如时间线锚定、感官细节唤起、第一/第三人称视角切换),协助来访者将碎片化创伤记忆组织为语言连贯、时序清晰、主客体可辨的完整口头叙事。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 创伤记忆连贯性整合叙述 通过重复、分段与具身化引导(如时间线锚定、感官细节唤起、第一/第三人称视角切换),协助来访者将碎片化创伤记忆组织为语言连贯、时序清晰、主客体可辨的完整口头叙事。 ## Prompt 引导来访者以‘从哪里开始?接下来发生了什么?当时你看到了/听到了/身体感觉到了什么?那时你在想什么?’为线索,分3–4次短轮次复述同一创伤事件;每次聚焦一个感官维度或时间片段;在出现中断时暂停,用‘刚才说到……,现在愿意继续吗?’温和承接;若出现解离迹象,立即转向资源锚定(如‘此刻双脚踩地的感觉如何?’)。 ## Objective 促进创伤记忆的神经整合与叙事整合 ## Applicable Signals - 能命名基本情绪(如‘难过’‘害怕’) - 可配合简单指令(如‘请用一句话说说那天早上’) - 在非创伤话题中保持现实联结 ## Contraindications - 来访者明确拒绝提及创伤相关词(如‘外婆’‘医院’‘那天’) - 出现持续性解离(如失忆、身份混淆、现实感丧失) - 尚未完成安全基地建立(如未识别1个当下支持资源) ## Intervention Moves - 时间线锚定 - 感官细节聚焦 - 视角切换(第一/第三人称) - 句式结构支架(‘第一…然后…最后…’) - 镜映式关键词复述 ## Workflow Steps - 1. 共同锚定最小安全起点:‘我们先说说那天之前,你记得的最后一件平静的事?’ - 2. 分段引导复述:按‘发生前→发生中→发生后’三阶段,每次只邀请描述一个感官(如‘当时耳边最清楚的声音是什么?’) - 3. 视角切换强化主体性:‘如果现在让10岁的你站在旁边看着这件事,她会怎么形容自己?’ - 4. 连贯性收束:邀请用‘第一……然后……最后……’句式串联三个片段, therapist 仅复述其原话关键词作镜映 ## Constraints - 单次干预不超过2轮完整复述 - 全程保持非评判性停顿与确认节奏(每20–30秒一次微反馈) - 禁止追问细节或要求‘讲完整’ ## Cautions - 避免使用‘你应该记得’‘再想想’等暗示责任性语言 - 不替代来访者补全句子,仅用‘你刚才提到____,后来呢?’延展 - 若出现强烈躯体反应(如颤抖、呼吸急促),即刻切换至 grounding 技术 ## Output Contract - 来访者独立完成一段≥90秒、含明确时间线索(如‘那天早上’‘救护车来之前’)与主谓宾结构(如‘我扶着外婆的手’)的创伤事件口头叙述,过程中无>10秒中断、无解离表现、无自我否定性插入语(如‘都怪我’)。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘就是……外婆躺在床上,我喊她,她不动
- 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 创伤记忆连贯性整合叙述 skill do?
通过重复、分段与具身化引导(如时间线锚定、感官细节唤起、第一/第三人称视角切换),协助来访者将碎片化创伤记忆组织为语言连贯、时序清晰、主客体可辨的完整口头叙事。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 创伤记忆连贯性整合叙述 --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.
