公交车司机练习(内在障碍应对)
一种隐喻式正念暴露微技能:引导来访者将自动涌现的想法、情绪或身体感受想象为公交车上的乘客,自己是专注驾驶的司机——不驱赶、不争论、不搭载,仅保持对方向(治疗目标/当下任务)的觉察与掌控,用于疗程末期应对复发担忧、行为退缩与元认知动摇。
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# 公交车司机练习(内在障碍应对) 一种隐喻式正念暴露微技能:引导来访者将自动涌现的想法、情绪或身体感受想象为公交车上的乘客,自己是专注驾驶的司机——不驱赶、不争论、不搭载,仅保持对方向(治疗目标/当下任务)的觉察与掌控,用于疗程末期应对复发担忧、行为退缩与元认知动摇。 ## Prompt 以平静、具象、非评判的语调引入隐喻:'想象你正开着一辆公交车,想法、情绪、紧张感会像乘客一样上车……你的角色不是赶走他们,也不是和他们争座位,而是稳稳握住方向盘,知道你要开向哪里。现在,请留意——此刻哪位‘乘客’刚上车?你的手是否还放在方向盘上?' ## Objective 在疗程末期强化元认知控制与行为持续性 ## Applicable Signals - 语言中出现‘万一又……’‘坚持不了多久’等灾难化预测 - 身体呈现紧绷、目光游移、频繁看表等脱离当下线索 - 家庭作业完成率下降但无现实障碍 ## Contraindications - 来访者明确表示无法理解或反感该隐喻 - 正念觉察基线薄弱(如无法完成5分钟静坐且无改善) - 存在急性自伤/自杀意念、现实检验受损等需优先安全干预的情形 ## Intervention Moves - 隐喻锚定(司机/乘客) - 感官接地(手握方向盘的触觉提示) - 方向重申(‘你要开向哪里?’) - 命名乘客(不加评判地标签想法内容) ## Workflow Steps - 1. 简要回顾近期进步与挑战(3–5 min) - 2. 引入公交车隐喻,邀请来访者共同构建画面(2 min) - 3. 引导体验式练习:识别‘上车乘客’→感受手部触觉(方向盘)→确认行驶方向(10 min) - 4. 反馈聚焦‘谁在开车’而非‘乘客说了什么’(3 min) - 5. 共同制定1条简短自我提醒句(如‘我在开车,乘客可以坐着’)作为日常锚点(2 min) ## Constraints - 单次练习严格控制在15分钟内 - 不解释隐喻‘正确含义’,以来访者生成的理解为准 - 若来访者陷入乘客内容辩论,温和带回方向盘触觉与方向感 ## Cautions - 避免将‘乘客’病理化(不说‘这些负面乘客’),保持中立命名 - 不将司机角色道德化(不强调‘坚强司机’,而强调‘专注的司机’) - 若来访者联想到创伤性乘车经历,立即暂停并切换至呼吸锚点 ## Output Contract - 来访者能自主复述隐喻核心逻辑(司机≠驱逐乘客,而是保持方向),并至少举例说明1种当前真实想法/感受作为‘乘客’,同时指出自己正在执行的‘驾驶动作’(如:‘担心被拒绝是乘客,我正在继续准备下周演讲’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我总怕一停练就全垮了,那些焦虑马上冲上来
- 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 公交车司机练习(内在障碍应对) skill do?
一种隐喻式正念暴露微技能:引导来访者将自动涌现的想法、情绪或身体感受想象为公交车上的乘客,自己是专注驾驶的司机——不驱赶、不争论、不搭载,仅保持对方向(治疗目标/当下任务)的觉察与掌控,用于疗程末期应对复发担忧、行为退缩与元认知动摇。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 公交车司机练习(内在障碍应对) --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.
