ABC结构化信念挑战
运用理性情绪疗法ABC模型,按客观事实→情绪反应→自动想法→合理/不合理区分四步顺序,引导来访者辨析创伤相关歪曲信念,并通过挑战式提问促发认知重评。
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# ABC结构化信念挑战 运用理性情绪疗法ABC模型,按客观事实→情绪反应→自动想法→合理/不合理区分四步顺序,引导来访者辨析创伤相关歪曲信念,并通过挑战式提问促发认知重评。 ## Prompt 严格遵循四步时序:1)锚定客观事件(A),不添加评价;2)命名当下的情绪反应(C),不混淆归因;3)提取伴随该情绪出现的具体自动想法(B),用原话复述;4)并置呈现同一事件下合理与不合理两种解释,用苏格拉底式提问(如‘这个想法有证据支持吗?’‘换作朋友经历此事,你会怎么劝他?’)促发辨析。全程保持资源取向,将认知调整与创伤叙事中已识别的内在/外在资源联结。 ## Objective 识别并松动创伤后形成的不合理信念 ## Applicable Signals - 来访者使用‘都是我的错’‘要是当初…就不会…’等绝对化表述 - 情绪反应强度显著高于事件客观严重性 - 在创伤叙事中反复卡在单一归因节点,无法切换视角 ## Contraindications - 来访者尚无法区分想法与事实 - 情绪极度不稳定或解离明显 - 未完成创伤叙事整合即强行介入信念 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问(证据检验、视角转换、去灾难化) - 并置呈现(同一A下双B共存) - 资源联结(将新信念与叙事中已识别的现实/想象资源挂钩) ## Workflow Steps - 1. 共同回顾来访者已叙述的创伤事件关键事实(A),确认无遗漏或扭曲 - 2. 邀请来访者命名此刻谈及该事件时最突出的身体感受与情绪(C),仅标注不分析 - 3. 引导提取‘当感到____时,头脑里立刻出现的一句话是什么?’(B),逐字记录,不修正 - 4. 并列书写:左侧列‘我想到的’(原始B),右侧列‘可能还有别的看法吗?’(开放引导),共同生成至少1条替代性合理信念 ## Constraints - 必须在创伤叙事已完成初步整合(第5–6次)之后启动 - 单次干预中ABC四步不可跳步或合并 - 挑战提问须基于来访者已表达的内容,禁用外部逻辑强加结论 ## Cautions - 避免在挑战过程中否定来访者的情绪真实性;所有‘不合理’指认知功能适配性,而非道德评判 - 若来访者出现解离迹象(如眼神空洞、语速骤缓、失联感),立即退回叙事锚点并激活已确认资源 ## Output Contract - 来访者能清晰陈述1条原初不合理信念,并自发提出至少1条替代性合理信念 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘外婆病逝是因为我小时候太不懂事,害她操心太多。’ - Therapist/Output: 咨询师回应:‘您刚才提到‘害她操心太多’——这是您此刻想到的一句话。我们先一起确认:外婆生病和离世,医学上确
- 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 ABC结构化信念挑战 skill do?
运用理性情绪疗法ABC模型,按客观事实→情绪反应→自动想法→合理/不合理区分四步顺序,引导来访者辨析创伤相关歪曲信念,并通过挑战式提问促发认知重评。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill ABC结构化信念挑战 --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.
