心理动力学四阶段咨询框架
一个结构化的心理动力学取向咨询流程,划分为评估与概念化、关系建立与情绪宣泄、模式觉察与功能示范、内化与演练四个递进阶段,用于指导跨会话的长期咨询节奏。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 心理动力学四阶段咨询框架 一个结构化的心理动力学取向咨询流程,划分为评估与概念化、关系建立与情绪宣泄、模式觉察与功能示范、内化与演练四个递进阶段,用于指导跨会话的长期咨询节奏。 ## Prompt 按四阶段时序推进:第一阶段完成评估、个案概念化及咨访匹配性判断;第二阶段以基础倾听与共情技术稳固同盟,支持情绪安全宣泄;第三阶段识别重复性思维/情感/行为模式与其童年根源,通过咨询师‘自我’功能(调节、合理化、哀悼)作适应性示范;第四阶段协助来访者内化新应对模式,并对现实困境开展预演式练习。全程保持设置稳定性(频率、时长、边界),不直接解决现实问题,聚焦无意识意识化与自我功能增强。 ## Objective 提供跨阶段、可复用的心理动力学治疗结构 ## Applicable Signals - 来访者表达对早年经历与当前困扰关联的好奇 - 出现稳定咨访同盟迹象(如规律出席、情感表露增加) - 重复性人际或情绪反应模式在会谈中浮现 ## Contraindications - 需紧急危机干预 - 来访者仅寻求症状快速缓解 - 咨询设置为单次或短程(<6次) ## Intervention Moves - 个案概念化陈述 - 同盟建构性反馈 - 模式命名与溯源提问 - 功能示范性自我披露(非个人化) - 内化引导性提问(如‘这个想法/感受若由你来调节,可能是什么样子?’) ## Workflow Steps - 阶段一(1–4次):系统评估(发展史、防御风格、依恋线索)、形成初步个案概念化、确认咨访匹配性与设置共识 - 阶段二(5–10次):强化真实-安全的咨访关系,接纳并容纳强烈情绪,允许未加工情感自然流动 - 阶段三(11–20次):识别并命名重复性内在模式(如‘一被考核就窒息’),链接至早年经验,同步示范咨询师如何调节类似张力 - 阶段四(21–28次):支持来访者将新获得的理解与调节方式整合进自我叙事,开展未来场景角色演练,协商渐进式结束 ## Constraints - 每次咨询严格维持50–60分钟 - 不提供现实问题解决方案或建议 - 避免过早解释或面质,须待同盟稳固后启动第三阶段 ## Cautions - 第三阶段模式溯源需以来访者节奏为准,忌强行归因 - 功能示范须限于咨询师专业自我功能(如命名情绪、暂停反应、哀悼丧失),不可涉及私人生活细节 - 内化阶段避免替代性掌控,重在激发来访者自主调用能力 ## Output Contract - 一份签署确认的书面咨询计划,明确标注四阶段目标、各阶段关键任务、转介/结束触发条件(如:连续3次会谈中来访者能自发识别并调节某类模式) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者小云在第3次咨询中描述考试前手抖、胃痛,但否认
- 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 心理动力学四阶段咨询框架 skill do?
一个结构化的心理动力学取向咨询流程,划分为评估与概念化、关系建立与情绪宣泄、模式觉察与功能示范、内化与演练四个递进阶段,用于指导跨会话的长期咨询节奏。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 心理动力学四阶段咨询框架 --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.
