想象厌恶疗法实施流程
基于经典条件反射原理，通过引导来访者在想象不良性唤醒行为时同步诱发厌恶反应，以建立行为-厌恶联结，实现行为矫正。适用于有明确可识别靶行为且具备良好想象能力的来访者。
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# 想象厌恶疗法实施流程 基于经典条件反射原理，通过引导来访者在想象不良性唤醒行为时同步诱发厌恶反应，以建立行为-厌恶联结，实现行为矫正。适用于有明确可识别靶行为且具备良好想象能力的来访者。 ## Prompt 1. 共同确认靶行为（具体、可观察、可想象）；2. 引导来访者生动想象该行为发生的情境与细节；3. 在想象高峰时，同步引入标准化厌恶刺激（如苦味想象、恶心画面、刺鼻气味描述等）；4. 重复配对5–8次，每次间隔呼吸调整；5. 检查联结形成：询问‘想到该行为时是否自然浮现不适感？’并观察自主生理反应（如皱眉、屏息、退缩）。 ## Objective 建立靶行为与厌恶反应的条件反射联结 ## Applicable Signals - 来访者能清晰描述靶行为细节 - 来访者在指导性意象任务中表现专注且响应一致 - 基线焦虑水平可控（SUDS ≤ 5/10） ## Contraindications - 来访者存在急性自杀意念或自伤冲动 - 靶行为与严重创伤记忆高度重叠 - 来访者对厌恶刺激耐受极低 ## Intervention Moves - 靶行为共构 - 渐进式意象引导 - 厌恶刺激同步嵌入 - 耐受度实时校准 - 联结内化复述 ## Workflow Steps - 协同定义靶行为（SMART原则：具体、可观察、可想象、可终止） - 进行3分钟呼吸锚定与身体扫描，确保身心稳定 - 分步引导靶行为意象（环境→动作→感官细节→主观体验） - 在行为意象峰值引入预选厌恶刺激（语言化描述为主），维持5–10秒 - 引导脱离意象，进行30秒中性呼吸，评估即时反应（SUDS与生理指标） - 重复配对，最多8轮；每轮后确认耐受度与意象清晰度 - 结束前引导重构：'当这个画面出现，身体已学会提醒你——这不是我想要的方向' ## Constraints - 单次 session 中靶行为不得超过1个 - 厌恶刺激须由来访者共同选择并确认可耐受 - 全程避免真实生理厌恶刺激（如电击、药物） ## Cautions - 若出现解离、惊恐发作或强烈躯体不适，立即中止并切换至接地技术 - 不用于未成年人或认知功能明显受损者 - 需前置知情同意，明确说明该技术目的、过程及退出权利 ## Output Contract - 来访者能稳定复述厌恶联结逻辑，并在想象靶行为时自发产生生理/心理厌恶反应 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者描述：'每次想到和异性独处，就会幻想脱衣场景，然后心跳加速、手心出汗，但又觉得羞耻。' - Therapist/Output: 治疗师回应：'我们先一起把‘幻想脱衣’这个画面拆解成三步：哪里？穿什么？手在做什么？现在，请你像看默片一样回想第一步——地点。准备好
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- 子技能目录
- 选用规则（微技能目录）
- Files
What does the 想象厌恶疗法实施流程 skill do?
基于经典条件反射原理，通过引导来访者在想象不良性唤醒行为时同步诱发厌恶反应，以建立行为-厌恶联结，实现行为矫正。适用于有明确可识别靶行为且具备良好想象能力的来访者。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 想象厌恶疗法实施流程 --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.