催眠引导下的资源性自我效能暗示
在来访者已达成生理放松基线的前提下,通过四步闭环(成功记忆锚定→意愿确认提问→具身化隐喻植入→现在时内化指令),将其既往成功经验中的积极情绪转化为可感知、可调用的内在力量源。该技能为结构化微干预单元,不构成完整催眠流程,强调体验优先、隐喻具身、语言精简。
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# 催眠引导下的资源性自我效能暗示 在来访者已达成生理放松基线的前提下,通过四步闭环(成功记忆锚定→意愿确认提问→具身化隐喻植入→现在时内化指令),将其既往成功经验中的积极情绪转化为可感知、可调用的内在力量源。该技能为结构化微干预单元,不构成完整催眠流程,强调体验优先、隐喻具身、语言精简。 ## Prompt 1. 确认来访者已进入稳定放松状态;2. 引导其具体回溯一个真实、细节清晰的成功经历(如小学毕业典礼演讲);3. 明确询问其对当时积极感受(如自豪)的意愿强度(‘你现在是否想要这种自豪感?’);4. 在其肯定回应后,立即以具身化隐喻(如‘一股气流从手臂上传到心里’)将该感受转化为可感知、可传导的生理-心理联结;5. 用现在时、肯定式语言完成内化指令(‘从此以后成为你最大的力量’)。全程语速舒缓,停顿充分,不解释隐喻逻辑,只强化体验。 ## Objective 激活并内化自我效能感 ## Applicable Signals - 来访者能具体描述过去某次成功事件的感官细节 - 对‘想要那种感觉’类提问给出自发、肯定回应 - 在放松训练中呼吸平稳、肌肉松弛度提升 ## Contraindications - 来访者否认或无法提取任何积极经历 - 出现解离迹象(如眼神空洞、时间感模糊、述情障碍加重) - 催眠诱导中引发明显不适、心悸或恐慌反应 ## Intervention Moves - 成功记忆锚定 - 意愿确认提问 - 具身化隐喻植入 - 现在时内化指令 ## Workflow Steps - 1. 确认放松状态(观察呼吸节律、肌张力) - 2. 引导回溯具体成功事件(限定时间、人物、感官细节) - 3. 提问确认意愿(‘你现在是否想要这种感觉?’) - 4. 听取肯定回应后,即刻引入单一具身隐喻 - 5. 用三句以内完成内化指令,结尾保持静默5秒 ## Constraints - 必须在来访者已达成生理放松基线后启动 - 隐喻必须基于来访者自身语言或身体反馈生成(如其曾说‘心里发烫’则用‘温热感’而非‘气流’) - 单次使用不超过1个核心隐喻,避免叠加多个意象 ## Cautions - 不可将隐喻解释为‘应该感到’,而始终锚定在‘正在发生’的体验中 - 若来访者在隐喻植入中出现皱眉、屏息等微抗拒信号,立即暂停并返回放松锚点 - 避免使用抽象概念(如‘勇气’‘力量’)代替可感知的身体意象 ## Output Contract - 来访者能在后续会谈中自主复述该隐喻性力量描述(如‘那股气流进入心里’),并在压力情境下主动提及或调用该意象(如‘我试着让那股气流再上来’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者描述小学毕业演讲时手心出汗但声音稳定,提到‘台下老师对我笑
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 催眠引导下的资源性自我效能暗示 skill do?
在来访者已达成生理放松基线的前提下,通过四步闭环(成功记忆锚定→意愿确认提问→具身化隐喻植入→现在时内化指令),将其既往成功经验中的积极情绪转化为可感知、可调用的内在力量源。该技能为结构化微干预单元,不构成完整催眠流程,强调体验优先、隐喻具身、语言精简。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 催眠引导下的资源性自我效能暗示 --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.
