PVRE三阶段自助暴露训练
一种融合精神分析原型意象与虚拟现实暴露的结构化自助干预框架,专为社交焦虑者设计,分三阶段(支持型→挑剔型→愤怒型)逐步深化对核心关系原型(如母亲)的暴露与情绪调节,强调原型识别、梯度反馈、情绪标记与现实检验。
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# PVRE三阶段自助暴露训练 一种融合精神分析原型意象与虚拟现实暴露的结构化自助干预框架,专为社交焦虑者设计,分三阶段(支持型→挑剔型→愤怒型)逐步深化对核心关系原型(如母亲)的暴露与情绪调节,强调原型识别、梯度反馈、情绪标记与现实检验。 ## Prompt 引导来访者识别其核心关系原型(如挑剔型母亲),选择匹配的虚拟人物形象;设定支持型、挑剔型、愤怒型三种反馈模式;每日两次进行工作汇报练习,从安全模式起步,渐进接触高唤醒模式;同步鼓励情绪标记与身体觉察;全程强调‘原型非真实他人’的认知锚定,防止现实关系泛化。 ## Objective 提供可复用的跨-session 自助干预框架 ## Applicable Signals - 回避特定权威场合(如晨会汇报) - 描述某类人物目光时出现强烈羞耻/僵直/自我贬低 - 能清晰命名早期抚养者特征(如‘我妈总皱眉’) ## Contraindications - 急性自杀意念或自伤行为活跃期 - 缺乏基本VR设备或数字操作能力 - 主诉以躯体症状为主且无明显关系意象 ## Intervention Moves - 原型具象化(虚拟人物建模) - 反馈模式梯度设计 - 暴露中情绪标记引导 - 现实检验锚定语句(如‘这是原型,不是真实的她’) ## Workflow Steps - Step 1:原型识别与虚拟形象选择——协助来访者将抽象关系意象(如‘挑剔的母亲’)转化为具象VR角色(如‘中年妇女’),确保形象唤起情感共鸣但不引发现实混淆。 - Step 2:三模式暴露训练——每日两次,每次5–10分钟,按‘支持型→挑剔型→愤怒型’顺序渐进;每次练习后记录生理反应、自动思维与情绪强度(0–10)。 - Step 3:整合性反思——第7日完成结构化反思表:对比三模式下身体反应差异、识别旧有防御(如回避、讨好)、辨识原型投射与现实边界的松动迹象。 ## Constraints - 必须使用具备表情/姿态反馈能力的VR系统 - 训练周期严格限定为7天,不可延长以免习惯化或耗竭 - 禁止在未完成支持型模式适应前跳入愤怒型模式 ## Cautions - 警惕将虚拟反馈过度泛化至现实关系;需在首日强调‘这是练习,不是真实评价’ - 若连续两日愤怒型模式引发解离或强烈躯体不适,立即降级回挑剔型并暂停当日训练 - 避免在睡前进行愤怒型练习,以防夜间反刍加剧 ## Output Contract - 来访者完成7天三阶段训练并能自主选择反馈模式(支持/挑剔/愤怒)且报告焦虑耐受度提升 ## 子技能目录 - [正向反馈强化练习](心理咨询/Family技能/心理动力学/二级技能/正向反馈强化练习/SKILL.md) | 适用:在虚拟现实(VR)环境中,引导社交焦虑者反复暴露于象征性支持人物(如母亲原型)的鼓励式目光与肯定反馈,以重建与
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- 子技能目录
- 选用规则(二级技能目录)
- Files
- Triggers
What does the PVRE三阶段自助暴露训练 skill do?
一种融合精神分析原型意象与虚拟现实暴露的结构化自助干预框架,专为社交焦虑者设计,分三阶段(支持型→挑剔型→愤怒型)逐步深化对核心关系原型(如母亲)的暴露与情绪调节,强调原型识别、梯度反馈、情绪标记与现实检验。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill PVRE三阶段自助暴露训练 --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.
