心理动力学框架下的社交恐怖症长程治疗协议
一个结构化虚拟现实暴露疗法流程,分三步:负向反馈适应、正向反馈强化、新奇体验创造,专为社交焦虑者设计,整合精神分析原型概念与行为暴露原理。
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Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 心理动力学框架下的社交恐怖症长程治疗协议 一个结构化虚拟现实暴露疗法流程,分三步:负向反馈适应、正向反馈强化、新奇体验创造,专为社交焦虑者设计,整合精神分析原型概念与行为暴露原理。 ## Prompt 按顺序执行三步VR暴露:1)负向反馈适应——暴露于象征父母原型的虚拟人物挑剔目光中(如中年女性面试官),反复练习耐受;2)正向反馈强化——暴露于同一原型温和鼓励的目光与语言反馈中,建立安全联结新体验;3)新奇体验创造——在原恐惧场景中引入反差性趣味元素(如父亲原型戴兔子帽),扰动固有情绪反应,促发认知-情感重构。全程需锚定已识别的精神动力学核心移情主题(如对母亲原型的羞耻、对父亲原型的权威恐惧)。 ## Objective 系统性重构社交焦虑者对重要他人目光的潜意识反应模式 ## Applicable Signals - 来访者在真实社交中回避眼神接触,尤其对特定年龄/性别权威形象产生强烈躯体化焦虑 - 自由联想或梦中反复出现父母意象与羞耻、评判主题 - VR试用中对原型化虚拟人物表现出显著移情反应(如愤怒、退缩、讨好) ## Contraindications - 急性危机或自杀意念活跃 - 严重解离或现实检验能力受损 - 拒绝VR技术或存在晕动症禁忌 ## Intervention Moves - 原型锚定(therapist names and links VR character to internalized object) - 移情标注(therapist names emerging feelings as 'this feels like how mother used to look at you') - 体验命名(therapist helps label mixed affect: 'You felt scared AND strangely amused—that’s the old fear meeting something new') ## Workflow Steps - Step 1: 负向反馈适应练习 —— 在VR中面对匹配其母亲/父亲原型的虚拟人物,接受结构化挑剔式社交评价(如模拟面试中的否定反馈),重复至SUDS稳定≤4/10。 - Step 2: 正向反馈强化练习 —— 同一原型虚拟人物切换为温和注视、语言肯定、非评判性反馈风格,引导来访者体验被接纳的新身体记忆。 - Step 3: 新奇体验创造练习 —— 在原负向场景中嵌入象征性反差元素(如父亲原型突然佩戴兔子帽),维持原型身份不变,引导来访者在错愕中完成任务,记录情绪混合体验(恐惧+惊奇/笑意) ## Constraints - 必须在精神动力学个案概念化完成之后启动;VR场景中虚拟人物须按已识别的原型特征(如母亲原型=中年女性+挑剔语调+审视目光)定制;每步
- 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 心理动力学框架下的社交恐怖症长程治疗协议 skill do?
一个结构化虚拟现实暴露疗法流程,分三步:负向反馈适应、正向反馈强化、新奇体验创造,专为社交焦虑者设计,整合精神分析原型概念与行为暴露原理。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 心理动力学框架下的社交恐怖症长程治疗协议 --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.
