元认知干预技术疗法
一种以打破消极条件性情绪反应联结、建立积极刺激-情绪联结为核心的结构化心理干预框架，适用于情绪驱动型人际困扰、躯体化反应及性格发展性目标。
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# 元认知干预技术疗法 一种以打破消极条件性情绪反应联结、建立积极刺激-情绪联结为核心的结构化心理干预框架，适用于情绪驱动型人际困扰、躯体化反应及性格发展性目标。 ## Prompt 1. 识别并命名引发不良心理/行为/躯体反应的特定外界刺激（如某类人脸特征、声音语调、情境线索）； 2. 引导来访者觉察该刺激自动触发的潜意识情绪反应（如恐惧、敌意、僵直）； 3. 运用临床暗示学习技术阻断旧有刺激-情绪联结； 4. 引入情感组织者（如成功经验、安全关系意象、价值目标），激活稳定积极情绪； 5. 在放松或催眠样状态下，将情感组织者与原刺激配对重复呈现，建立新的轻松、平和、自信甚至喜爱的情绪反应； 6. 巩固新联结，评估泛化效果，支持性格品质迁移。 ## Objective 重构潜意识层面的刺激-情绪反应模式 ## Applicable Signals - 来访者能描述特定刺激下自动出现的情绪/身体反应 - 情绪反应与现实威胁不匹配（如对相似外貌者泛化恐惧） - 存在可调用的积极情绪资源（如过往成功体验、重要他人支持感） ## Contraindications - 当前处于急性危机或自杀风险状态 - 来访者无基本情绪觉察与描述能力 - 主要问题为现实性冲突或资源匮乏型困境 ## Intervention Moves - 刺激源识别与命名 - 条件性情绪反应解构 - 临床暗示学习 - 情感组织者激活与锚定 - 刺激-积极情绪再联结训练 ## Workflow Steps - 阶段一：条件性情绪反应识别与建模（1–2次） - 阶段二：旧联结阻断与情感组织者植入（2–3次） - 阶段三：新刺激-情绪联结建立与泛化巩固（2–4次） ## Constraints - 须由接受过元认知干预技术系统培训的咨询师实施 - 首次使用前需完成基础情绪觉察与放松训练准备 - 情感组织者须真实、具体、具身化，不可虚构或过度理想化 ## Cautions - 避免在未建立足够安全感前强行暴露刺激源 - 警惕情感组织者引发次级焦虑（如‘我不配拥有这种美好’） - 新联结需经至少3次不同情境验证方可视为初步稳固 ## Output Contract - 完成刺激源识别、旧联结阻断、新积极情绪反应建立三阶段闭环，并能在至少两种相似但非完全相同的情境中稳定唤起轻松、平和或自信的情绪反应。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者见室友皱眉即心跳加速、想逃离，但实际室友并无敌意 - Therapist/Output: 识别‘皱眉’为条件刺激，‘心跳加速+逃离冲动’为条件反应；引入‘曾被老师温和肯定’的情感组织者；在放松状态下反复配对‘皱眉图像’与‘被肯定时的温暖感’，直至皱眉不再引发生理唤醒。 - Notes:
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 元认知干预技术疗法 skill do?
一种以打破消极条件性情绪反应联结、建立积极刺激-情绪联结为核心的结构化心理干预框架，适用于情绪驱动型人际困扰、躯体化反应及性格发展性目标。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 元认知干预技术疗法 --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.