就业焦虑ABC认知澄清会谈
在单次50分钟咨询中,聚焦就业主题,使用ABC理论识别诱发事件(A)、非理性信念(B)与焦虑反应(C),通过苏格拉底式提问引导当事人觉察、命名并初步挑战B,完成对就业相关非理性认知的结构化澄清。
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# 就业焦虑ABC认知澄清会谈 在单次50分钟咨询中,聚焦就业主题,使用ABC理论识别诱发事件(A)、非理性信念(B)与焦虑反应(C),通过苏格拉底式提问引导当事人觉察、命名并初步挑战B,完成对就业相关非理性认知的结构化澄清。 ## Prompt 以就业为唯一焦点线索,按顺序推进:①锚定具体就业情境(A,如‘投递10份简历无回复’);②提取伴随的自动思维与核心信念(B,如‘我肯定不行’‘找不到工作=人生失败’);③确认对应的情绪/行为反应(C,如心悸、回避投递);④用苏格拉底式提问检验B的证据、替代解释与现实后果;⑤共同归纳B如何直接驱动C,并确认至少1条可复述的B及其影响链。 ## Objective 在一次50分钟会谈内完成对就业相关非理性信念的识别、归因与初步松动 ## Applicable Signals - 当事人使用绝对化用语(‘必须’‘永远’‘全然’)描述就业结果 - 情绪反应强度显著超过情境客观难度 - 出现行为回避(如拒改简历、拒面试)且归因为‘没用’‘白费劲’ ## Contraindications - 当事人处于急性情绪崩溃(如持续哭泣、言语中断、躯体化发作) - 尚未完成SAS/SDS等基础心理测评 - 主诉分散于多重生活领域且无就业焦点 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问 - 信念命名与标签化(如‘灾难化预测’‘以偏概全’) - 影响链具象化(B→C映射) - 复述确认(要求当事人原话复述B及其影响) ## Workflow Steps - 锚定具体就业事件(A):邀请当事人描述最近一次引发焦虑的求职相关事件,限定细节(时间/动作/结果) - 提取非理性信念(B):倾听自动思维,用‘这让你觉得……?’‘背后是不是相信……?’逐层下探至核心信念(如‘我不够好’‘社会只认学历’) - 确认情绪行为反应(C):命名当下感受(焦虑/羞耻/绝望)及伴随行为(拖延/退缩/过度准备) - 苏格拉底式辩论(B→C归因):‘如果朋友有同样经历,你会怎么劝他?’‘这个想法有无例外?’‘它帮你应对了什么?又阻碍了什么?’ - 共构影响链并复述验证:‘刚才我们发现,当你相信‘找不到工作=人生失败’,就会心跳加快、不敢投简历——你能用自己的话再讲一遍这个联系吗?’ ## Constraints - 必须在前次咨询已建立信任并完成基础评估的前提下开展 - 全程不引入行为实验或家庭作业,仅限当次会谈内认知澄清 - 避免解释ABC理论本身,聚焦当事人语言中的B提取与影响归因 ## Cautions - 不否定当事人感受,只质疑信念与现实的匹配度 - 不代入咨询师价值观(如‘就业不是唯一出路’),仅聚焦当事人陈述逻辑 - 若当事人无法识别B,退回A细节追问,不强行归类 ## Output Contract - 当事人能独立、口头陈述至少
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Files
- Triggers
What does the 就业焦虑ABC认知澄清会谈 skill do?
在单次50分钟咨询中,聚焦就业主题,使用ABC理论识别诱发事件(A)、非理性信念(B)与焦虑反应(C),通过苏格拉底式提问引导当事人觉察、命名并初步挑战B,完成对就业相关非理性认知的结构化澄清。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 就业焦虑ABC认知澄清会谈 --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.
