动力学澄清技术:跨情境类比引导
通过中性、开放的类比提问,协助来访者识别重复出现的情感/行为/身体反应在不同生活领域中的共性,从而将潜藏的无意识模式带入意识层面,支持心理动力学揭露阶段的模式识别目标。
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# 动力学澄清技术:跨情境类比引导 通过中性、开放的类比提问,协助来访者识别重复出现的情感/行为/身体反应在不同生活领域中的共性,从而将潜藏的无意识模式带入意识层面,支持心理动力学揭露阶段的模式识别目标。 ## Prompt 以非评判、好奇的姿态提出开放式类比问题,聚焦于情感/行为/身体反应的相似性而非内容细节;等待并承接来访者的联想,不急于命名或总结;仅在来访者自发出现2个以上跨领域联结后,轻柔反馈共同线索。 ## Objective 扩展觉察范围,促成模式识别 ## Applicable Signals - 来访者使用模糊代词(如‘总是’‘从来’‘每次’)描述情绪反应 - 同一情绪在不同关系中反复出现但未被关联 - 表达‘好像在哪也经历过’等类比倾向语句 ## Contraindications - 来访者当前聚焦于具体危机事件需即刻支持 - 问题本身已高度泛化致失焦 - 缺乏足够生活场景可供类比 ## Intervention Moves - 开放式类比提问 - 跨领域实例标记 - 共性线索镜映 - 主题命名邀请 ## Workflow Steps - 1. 捕捉来访者描述中可迁移的情绪/身体/行为线索(如‘紧张’‘喉咙发紧’‘想逃’) - 2. 提出中性类比提问:‘这种[具体感受/反应],除了在[当前情境],还在哪些别的时候、和谁在一起、或面对什么事时,你也曾有过类似的感觉?’ - 3. 倾听并标记所有跨领域实例(学习/家庭/社交/躯体等),不加解释 - 4. 当出现≥2个有效联结后,轻声归纳共性线索(如‘我注意到,这几次你提到的[感受],都发生在需要‘表现好’的时刻’) - 5. 邀请来访者用自己的话尝试命名这个共同点 ## Constraints - 必须建立在稳定治疗联盟与基本安全感基础上 - 避免在首次会谈或情绪极度不稳定时使用 - 不替代共情容纳,须先确认感受再启动类比 ## Cautions - 不可用类比问题诱导来访者强行匹配;若来访者停顿超10秒或回避,立即退回支持性回应 - 禁用‘是不是…’‘难道不是…’等封闭式类比引导 - 当来访者命名主题时,不修正、不补充,仅镜映其措辞 ## Output Contract - 来访者自发联结2个以上不同生活领域中的相似体验,并尝试命名共同主题 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘一进教室就手心出汗,心跳快,怕被点名。’ - Therapist/Output: 咨询师:‘这种手心出汗、心跳快的感觉,除了在教室被点名时,还在哪些别的场合、和谁在一起,或者面对什么事时,你也曾这样过?’ - Notes: 聚焦生理反应线索,开放跨情境联想 ### Example 2 - Client/Input: 来访者
- 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 动力学澄清技术:跨情境类比引导 skill do?
通过中性、开放的类比提问,协助来访者识别重复出现的情感/行为/身体反应在不同生活领域中的共性,从而将潜藏的无意识模式带入意识层面,支持心理动力学揭露阶段的模式识别目标。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 动力学澄清技术:跨情境类比引导 --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.
