渐进式角色扮演暴露
在咨询室内按主观焦虑等级由低到高模拟日常社交场景(如点餐、取快递),引导来访者练习表达自我需求,为真实情境行为改变做准备;适用于轻中度社交回避但现实环境代入感弱的来访者。
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# 渐进式角色扮演暴露 在咨询室内按主观焦虑等级由低到高模拟日常社交场景(如点餐、取快递),引导来访者练习表达自我需求,为真实情境行为改变做准备;适用于轻中度社交回避但现实环境代入感弱的来访者。 ## Prompt 1. 与来访者共同列出3–5个目标社交情境,按主观焦虑评分(0–10)排序; 2. 从最低分情境开始角色扮演,咨询师先示范,再邀请来访者主述/主做,聚焦‘表达自我需求’的具体语言(如‘请给我多加一份米饭’‘我需要等一下再取快递’); 3. 每次扮演后即时反馈:确认焦虑变化、复述所用句式、识别自动思维; 4. 仅当当前等级焦虑下降≥30%且句式可复述,才推进至下一级; 5. 若连续两次无法进入状态或焦虑上升,暂停并回归呼吸锚定或认知重构。 ## Objective 降低情境性焦虑并改善行为表达 ## Applicable Signals - 报告特定社交情境引发可量化焦虑(SUDS ≥4) - 存在明确回避行为但无现实功能损害 - 表达‘想试但不敢’或‘知道该说什么,就是说不出’ ## Contraindications - 来访者当前无法区分想象与现实刺激 - 存在未处理的创伤闪回或严重惊恐发作史 ## Intervention Moves - 等级化情境排序 - 咨询师示范建模 - 句式锚定(固定1–2条自我表达短句) - 即时焦虑评分与归因反馈 - 行为成功强化(非结果导向,重过程参与) ## Workflow Steps - 共构焦虑等级表(含3个以上生活化情境) - 选择最低等级情境,咨询师示范表达(语速慢、语气平和) - 来访者首次尝试(允许停顿、重复、改口) - 共同评分SUDS变化,复述所用句式 - 决定是否升级或巩固 ## Constraints - 单次角色扮演不超过8分钟 - 同一情境重复不超过2轮/session - 不引入第三方角色(如‘店员’‘快递员’)以外的复杂人际变量 ## Cautions - 避免过度强调‘自然流畅’,优先保障‘开口说出’;若来访者沉默超15秒,咨询师以中性句式补位(如‘我可能需要一点时间’),再邀请其跟读 ## Output Contract - 来访者能在三级难度内完成角色扮演并报告主观焦虑下降≥30%,且能独立复述1条自我表达句式 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者SUDS=7,点餐时总回避说‘不要辣’,只点头或指菜单 - Therapist/Output: 咨询师示范:‘请不要放辣椒,谢谢。’→来访者跟读→自主说一次→SUDS降至4→复述句式 - Notes: 重点不在发音准确,而在主动发起语言请求 ## Files - `references/evidence.md` - `references
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 渐进式角色扮演暴露 skill do?
在咨询室内按主观焦虑等级由低到高模拟日常社交场景(如点餐、取快递),引导来访者练习表达自我需求,为真实情境行为改变做准备;适用于轻中度社交回避但现实环境代入感弱的来访者。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 渐进式角色扮演暴露 --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.
