沙盘意象投射分析
当来访者出现明显抗拒或退行时,引入沙盘疗法,依据荣格心象理论,通过分析微缩模具的空间关系(如人偶朝向、分组、距离),识别其内在客体关系模式与未言明的情感依恋/分裂结构。
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# 沙盘意象投射分析 当来访者出现明显抗拒或退行时,引入沙盘疗法,依据荣格心象理论,通过分析微缩模具的空间关系(如人偶朝向、分组、距离),识别其内在客体关系模式与未言明的情感依恋/分裂结构。 ## Prompt 在来访者完成沙盘创作后,保持中立观察,不急于解释;聚焦人偶位置关系(如朝向、邻近性、隔离性)、空间分区(如左右/内外/高低)、象征物选择与布局张力;结合前期意象对话线索(如‘密闭房子’‘父亲在房内’),将空间构型转化为关于客体关系的可检验假设(例如:‘父亲-自我同盟 vs 母亲-疏离’);仅陈述观察,暂缓归因,留待后续言语会谈验证。 ## Objective 借助非言语沙盘作品解析潜意识客体关系 ## Applicable Signals - 来访者回避直接谈论家庭成员 - 沙盘中出现明显分离/对立布局(如人物分置沙盘两端) - 重复使用封闭、边界类模具(如围墙、门、盒子) ## Contraindications - 来访者对触觉/空间操作极度不适 - 沙盘材料不可及或环境不适宜 - 咨询师未经沙盘治疗系统受训 ## Intervention Moves - 沉默陪伴沙盘制作全程 - 用描述性语言复述空间关系(如‘你把爸爸和自己放在左边,妈妈在右边,中间空着’) - 将布局与前期意象关联(如‘这和你说的‘铁窗’‘密闭房子’感觉有关联吗?’) ## Workflow Steps - 确认来访者自愿参与沙盘,提供简要非指导性说明(‘你可以自由选择任何小玩具,摆出你想摆的样子’) - 全程静默观察,记录关键布局特征(人偶相对位置、朝向、间距、屏障物使用) - 完成后,用中性语言描述空间关系,邀请来访者命名或讲述场景 - 对照前期意象对话(如‘密闭房子’‘父亲在房内’),提出一个具体、可验证的客体关系假设(如‘看起来爸爸和你站在一起,妈妈在远处——这让你想到什么?’) - 将该假设明确标记为‘待检验的工作假设’,纳入后续会谈焦点 ## Constraints - 必须已完成至少一次意象对话以建立基础假设 - 沙盘解读须限定于空间构型与已浮现意象的交叉印证,不得过度推断未呈现内容 ## Cautions - 避免将模具符号做固定化释义(如‘房子=母亲’),坚持来访者主观意义优先 - 不替代言语探索,仅作关系假设生成器,所有结论须由来访者确认或修正 ## Output Contract - 产出一个具象、可操作的客体关系假设(格式:‘[主体A]与[主体B]呈现[关系特征],暗示[潜在动力],可通过[具体后续提问/任务]验证’),并被来访者初步回应(确认、修正或拒斥)。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者将父亲与自己人偶并排置于沙盘左侧,母亲人偶单独置于右侧角落,中间横
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 沙盘意象投射分析 skill do?
当来访者出现明显抗拒或退行时,引入沙盘疗法,依据荣格心象理论,通过分析微缩模具的空间关系(如人偶朝向、分组、距离),识别其内在客体关系模式与未言明的情感依恋/分裂结构。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 沙盘意象投射分析 --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.
