npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 任务导向注意力再分配训练 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 任务导向注意力再分配训练 引导来访者将注意资源从内部恐惧线索(如心跳、脸红)转向外部任务相关线索(如对话内容、环境细节),以阻断焦虑循环。 ## Prompt 请来访者回忆一次近期社交场景;邀请其识别当时最突出的内部身体感受或担忧念头;随后引导其将注意力主动转向一个具体、中性、与当下互动直接相关的外部线索(如对方说话的语调、手中杯子的温度、背景灯光的颜色);保持该注意焦点15–30秒,再简短反馈体验;重复2–3轮,逐步延长维持时间。 ## Objective 降低自我关注,增强情境适应性注意分配 ## Applicable Signals - 来访者描述‘脑子一片空白但身体很紧张’ - 频繁使用‘我感觉脸红/手抖/心跳快’等内感聚焦表述 - 在角色扮演中目光回避、语速加快、反复确认他人反应 ## Contraindications - 来访者有严重注意力缺陷障碍未稳定 - 当前处于高唤醒急性恐慌发作中 ## Intervention Moves - 引导性提问(‘此时你能听到对方说的第二个词是什么?’) - 具身化锚定(‘请用指尖轻触桌沿,同时听我说完这句话’) - 双通道切换练习(先专注呼吸3秒→立即命名眼前3个蓝色物体) ## Workflow Steps - 确认来访者当前身心状态适宜开展训练 - 共同识别1个典型社交情境及其中的主导内感线索 - 协商选定1个低负荷、高可及性的外部任务线索(如声音节奏、物体轮廓) - 引导短时专注(15秒起),同步观察主观焦虑评分变化 - 简要归因:‘注意转移本身不消除紧张,但打断了‘紧张→灾难化解读→更紧张’的循环’ ## Constraints - 须在安全、低刺激咨询环境中进行 - 单次训练不超过5分钟,避免疲劳性反刍 - 不用于替代生理稳态干预(如呼吸再训练) ## Cautions - 若来访者出现解离迹象(如眼神失焦、应答延迟),立即暂停并回归接地技术 - 避免使用抽象指令(如‘放松点’),始终绑定具体感官通道 ## Output Contract - 来访者能在模拟对话中连续30秒维持对外部任务线索的注意,并自我报告焦虑强度下降≥2分(0–10) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘每次说话前都感觉喉咙发紧,满脑子都是‘我会结巴’。 - Therapist/Output: 治疗师:“好,现在请把注意力轻轻放在你左手掌心——不是去‘放松’它,而是去觉察它此刻是微凉、还是有一点压力感?就专注这个感觉5秒钟。” - Notes: 用触觉锚定替代内感聚焦,规避评价性语言 ### Example 2 - Client/Input: 来访者在角色扮演中突然停顿,说:‘我刚才完全没听见你问什么,只想着自己声音是不是发抖
- 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 任务导向注意力再分配训练 skill do?
引导来访者将注意资源从内部恐惧线索(如心跳、脸红)转向外部任务相关线索(如对话内容、环境细节),以阻断焦虑循环。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 任务导向注意力再分配训练 --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.
