ABC理论引入与认知联结启发
在第二次咨询中，通过简明介绍ABC理论（Activating event, Belief, Consequence），帮助来访者初步识别不合理信念与其情绪行为后果之间的逻辑关联。
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# ABC理论引入与认知联结启发 在第二次咨询中，通过简明介绍ABC理论（Activating event, Belief, Consequence），帮助来访者初步识别不合理信念与其情绪行为后果之间的逻辑关联。 ## Prompt 以生活化语言简要定义A（触发事件）、B（自动想法/信念）、C（情绪与行为反应）；用来访者前次作业中记录的1个核心问题作为真实案例，共同拆解其A-B-C链条；引导来访者用自己的话复述并举例验证理解。 ## Objective 促进认知领悟与归因重构 ## Applicable Signals - 来访者能清晰描述具体困扰事件 - 能初步区分事件与自身反应 - 对‘想法影响情绪’表现出好奇或开放态度 ## Contraindications - 来访者尚未完成前序作业或缺乏基本概念接受度 - 存在显著现实检验障碍或精神病性症状 ## Intervention Moves - 简明定义ABC三要素 - 锚定来访者自报的核心问题作示例 - 苏格拉底式提问引导自我举例 - 确认理解：邀请来访者用自己的话复述A→B→C ## Workflow Steps - 确认前次作业完成情况（核心问题排序表） - 用1–2分钟口语化介绍ABC模型，避免术语堆砌 - 选取来访者排序靠前的问题，共同标注其中A、B、C成分 - 邀请来访者独立尝试另举一例（同一问题或新情境） - 反馈校准：澄清混淆点（如B≠事实、C含情绪+行为） ## Constraints - 单次讲解不超过5分钟 - 不引入D（Disputation）或E（Effect）扩展内容 - 不替代来访者生成B，仅协助其觉察已有自动想法 ## Cautions - 若来访者出现困惑、回避或否认B的存在，暂停推进，返回共情与具体化 - 避免将B标签为‘错误’，强调‘可检视性’与‘弹性’ ## Output Contract - 来访者能用自己的话举例说明某次事件（A）→其自动想法（B）→引发的情绪/行为反应（C） ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说：'昨天小组汇报时我忘词了，心跳很快，想逃走，之后一周都躲着组员。' - Therapist/Output: therapist: '那我们一起来看看——A是‘汇报忘词’这件事；你当时脑子里闪过的念头B可能是什么？比如‘我太差劲了’‘大家肯定觉得我很蠢’？然后C就是心跳快、想逃、躲人，对吗？你能试着再想一个类似的小事，也这样拆一下吗？' ## Files - `references/evidence.md` - `references/evidence_manifest.json` ## Triggers - 来访者已完成首次资料收集与问题排序作业 - 情绪相
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the ABC理论引入与认知联结启发 skill do?
在第二次咨询中，通过简明介绍ABC理论（Activating event, Belief, Consequence），帮助来访者初步识别不合理信念与其情绪行为后果之间的逻辑关联。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill ABC理论引入与认知联结启发 --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.