问题外化中的声音溯源提问
将来访者内化的负面自我标签(如‘我笨’)拟人化为外部声音,通过时序与来源追问(‘它什么时候开始说话?谁最早说过?’),协助来访者识别该声音的外部起源,从而松动问题与自我身份的绑定。
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# 问题外化中的声音溯源提问 将来访者内化的负面自我标签(如‘我笨’)拟人化为外部声音,通过时序与来源追问(‘它什么时候开始说话?谁最早说过?’),协助来访者识别该声音的外部起源,从而松动问题与自我身份的绑定。 ## Prompt 将问题拟人化为一个‘声音’,用温和、好奇、非评判的语气提问:‘如果[问题标签,如‘笨’]是一个住在你脑海里的声音,它是什么时候开始说话的?谁最早对它说过这句话?’等待回应后,轻推确认:‘这个声音,是你的声音,还是别人的回声?’ ## Objective 实现问题外化 ## Applicable Signals - 使用绝对化、泛化性自我归因(如‘我就是不行’) - 叙述中隐含权威他人评价的重复回响 - 表达渴望改变但伴随强烈无力感 ## Contraindications - 来访者对拟人化语言明显抵触或困惑 - 问题源于明确神经发育障碍且需医学解释 - 咨询关系尚未建立足够信任 ## Intervention Moves - 拟人化命名 - 时序锚定(‘什么时候开始’) - 来源追溯(‘谁最早说’) - 归属澄清(‘这是你的声音,还是别人的回声?’) ## Workflow Steps - 1. 倾听并确认来访者使用的特质化标签(如‘笨’) - 2. 将其温和拟人化为‘住在脑海里的声音’ - 3. 提出两个结构ed溯源问题:时间起点 + 首次发声者 - 4. 共同辨析该声音与来访者自身意愿/能力的差异 - 5. 支持来访者做出归属判断(如‘这不是我的声音’) ## Constraints - 不替代来访者作答;所有答案必须由来访者自主生成 - 不引导向特定人物归责;聚焦声音的‘出现史’而非对错评判 - 若来访者卡顿,可提供中性示例(如‘有时是小学老师,有时是家人,有时是考试结果’),但不预设答案 ## Cautions - 避免在未建立安全关系时强行使用;需确保来访者理解‘声音’仅为隐喻工具 - 若来访者出现解离或现实感动摇,立即暂停并回归地面化技术 ## Output Contract - 来访者明确指出该‘声音’的外部起源(如某位老师/家长/制度性评价),并能自发表达‘这不是我的声音’或等效认知解离陈述。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 我就是学不好数学,太笨了。 - Therapist/Output: 如果‘笨’是一个住在你脑海里的声音,它是什么时候开始说话的?谁最早对它说过这句话? - Notes: 来访者随后回忆:‘五年级数学老师当着全班说我脑子慢’。 ### Example 2 - Client/Input: 我懒,做什么都提不起劲。 - Therapist/Output: 如果‘懒’是一个住在你脑海里的声音,它是什么时候开始说
- 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 问题外化中的声音溯源提问 skill do?
将来访者内化的负面自我标签(如‘我笨’)拟人化为外部声音,通过时序与来源追问(‘它什么时候开始说话?谁最早说过?’),协助来访者识别该声音的外部起源,从而松动问题与自我身份的绑定。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 问题外化中的声音溯源提问 --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.
