人际互动四类技巧内隐示范训练
运用内隐示范法(引导性想象+言语建模),结合结构化提问与微小成功标记,指导求助者习得并内化四类高频人际互动行为策略:切入话题、增进亲密感、拒绝不合理要求、应对他人批评。
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# 人际互动四类技巧内隐示范训练 运用内隐示范法(引导性想象+言语建模),结合结构化提问与微小成功标记,指导求助者习得并内化四类高频人际互动行为策略:切入话题、增进亲密感、拒绝不合理要求、应对他人批评。 ## Prompt 引导求助者闭眼想象典型人际场景(如宿舍闲聊、小组讨论、被当众质疑),同步口述示范‘三步响应脚本’(觉察情绪→陈述事实/边界→表达意愿/替代方案);随后共析1个简短去标识化生活案例,邀请其尝试用相同结构重述应对方式;最后鼓励其脱离提示口头复述至少两项技巧的三步要点,并完成其中一项2分钟以内可信度≥70%的情境模拟。 ## Objective 习得并内化具体人际互动行为策略 ## Applicable Signals - 求助者自述‘不知如何开口’‘怕说错话’‘不敢拒绝’‘被批评后整日难受’ - 会谈中出现具体人际冲突片段但缺乏行为应对策略 - 家庭作业反馈显示回避社交或反复陷入同类互动困境 ## Contraindications - 求助者当前存在重度抑郁发作、解离体验或急性应激反应 - 尚未建立基本咨询联盟(如连续2次咨询回避眼神/沉默超5分钟) - 存在严重社交焦虑障碍(SAD)且无法完成基础想象任务(如无法维持30秒情境画面) ## Intervention Moves - 内隐示范(guided imagery + verbal modeling) - 结构化提问(‘如果此刻重来,第一步你会做什么动作?’) - 微小成功标记(即时确认具体行为细节) ## Workflow Steps - 1. 共同选定1–2个求助者最常困扰的人际子场景(如‘室友借物不还时如何开口’) - 2. 治疗师内隐示范:缓慢描述该场景下‘三步响应脚本’,同步邀请求助者在脑中同步构建画面与身体感受 - 3. 案例共析:提供1则去标识化真实片段(如‘同学当众指出报告错误’),引导其套用三步结构生成回应 - 4. 口头复述:求助者不看笔记,用自己的话复述任一技巧的三步要点 - 5. 模拟演练:角色扮演该技巧,治疗师仅作最小必要反馈(如‘我听到你用了‘我’句式’‘刚才停顿很自然’) ## Constraints - 单次训练聚焦不超过两类技巧,避免信息过载 - 所有想象情境须由求助者自主选择或确认安全,禁用创伤性/高威胁性设定 - 示范脚本必须含可观察行为动词(如‘停顿2秒’‘身体微微前倾’‘用‘我’句式开头’) ## Cautions - 若求助者在模拟中出现明显生理唤起(颤抖、出汗、失语),立即暂停并锚定当下感官;不强行推进技巧演练 - 避免将技巧呈现为‘标准答案’,始终强调‘适配个人风格’和‘试错许可’ ## Output Contract - 求助者能脱离提示,口头清晰复述至少两项技巧的三步响应结构,并完成其中一项的2分钟以内可信度≥70%的情境模拟(表现
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- Files
- Triggers
What does the 人际互动四类技巧内隐示范训练 skill do?
运用内隐示范法(引导性想象+言语建模),结合结构化提问与微小成功标记,指导求助者习得并内化四类高频人际互动行为策略:切入话题、增进亲密感、拒绝不合理要求、应对他人批评。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 人际互动四类技巧内隐示范训练 --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.
