VR辅助生态链认知重构对话
借助自然纪录片片段(如鱼鹰捕食火烈鸟、蜥蜴穿越开阔地),在暴露同时嵌入简短、具象、非说教式提问链,引导来访者将‘蛇’恐惧投射迁移至更中性生物链情境,松动灾难化与道德化归因。适用于恐惧已泛化至语义层面且存在道德化扭曲认知的来访者。
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# VR辅助生态链认知重构对话 借助自然纪录片片段(如鱼鹰捕食火烈鸟、蜥蜴穿越开阔地),在暴露同时嵌入简短、具象、非说教式提问链,引导来访者将‘蛇’恐惧投射迁移至更中性生物链情境,松动灾难化与道德化归因。适用于恐惧已泛化至语义层面且存在道德化扭曲认知的来访者。 ## Prompt 在来访者完成初步行为暴露(如系统脱敏)后,选择30–90秒真实、无拟人化旁白的生态短片片段(优先含捕食-被捕食/生存权衡意象);播放中暂停于关键张力节点(如捕食发生前/幼体饥饿时);用三轮以内封闭→开放递进式提问(例:‘它们可爱吗?’→‘你希望它们死掉吗?’→‘可是它们如果没有肉吃,就会死掉’),不解释、不纠正、不延伸;全程同步监测生理反应,若出现明显解离或恐慌即刻暂停并回归呼吸锚定。 ## Objective 松动‘蛇=纯粹邪恶/威胁’的自动化道德化认知图式 ## Applicable Signals - 言语中出现绝对化道德判断 - 情绪反应与刺激强度不匹配(如仅听‘蛇’字即发抖) - 存在‘威胁=恶’的自动化联结 ## Contraindications - 来访者明确拒绝观看任何动态影像 - 存在未筛查的现实感障碍、幻觉或解离倾向 - 所选片段意外激活未评估创伤主题(如丧亲、被遗弃) ## Intervention Moves - 暂停影像于生态张力点 - 三轮闭环提问(情感确认→价值探询→现实约束引入) - 保持中性语调与身体同步(如轻触手背+同步呼吸提示) ## Workflow Steps - 确认来访者生理稳定(呼吸平稳、无冷汗/颤抖) - 播放预选生态短片片段,于关键节点主动暂停 - 执行三轮提问链(情感标签→意愿探询→生存逻辑) - 若出现自发矛盾陈述(如‘可爱…可没肉会死’),温和标记并停顿3秒 - 结束时回归呼吸锚定,不总结、不布置作业 ## Constraints - 单次使用不超过1个片段,总时长≤2分钟 - 提问必须基于画面客观事实,禁用比喻、类比或引申(如不说‘蛇也这样’) - 不进入‘蛇’相关讨论,全程锚定在当前物种与情境 ## Cautions - 避免任何‘你应该理解’‘这其实很正常’等评价性收尾 - 同伴在场时需提前约定仅提供肢体支持,不参与对话 - 若来访者回答‘不知道’超2次,立即终止并切换至 grounding ## Output Contract - 来访者在无引导下自发产出至少1句内在矛盾陈述(如‘它们可爱…可没肉会死’),且未立即自我否定或转移话题;咨询师可观察到微表情/语调软化(如叹气、短暂沉默、嘴角微松)。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 画面:鱼鹰撕开火烈鸟喂幼鸟;来访者说‘这么美的东西,为什么要吃掉它们!’ - Therapist/O
- 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 VR辅助生态链认知重构对话 skill do?
借助自然纪录片片段(如鱼鹰捕食火烈鸟、蜥蜴穿越开阔地),在暴露同时嵌入简短、具象、非说教式提问链,引导来访者将‘蛇’恐惧投射迁移至更中性生物链情境,松动灾难化与道德化归因。适用于恐惧已泛化至语义层面且存在道德化扭曲认知的来访者。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill VR辅助生态链认知重构对话 --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.
