ABC模型认知重构引导
在咨询中针对来访者不合理信念(如'以后再也遇不到心仪对象')进行苏格拉底式提问与逻辑质疑,促使其自发识别并修正绝对化、过度概括等认知扭曲。
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# ABC模型认知重构引导 在咨询中针对来访者不合理信念(如'以后再也遇不到心仪对象')进行苏格拉底式提问与逻辑质疑,促使其自发识别并修正绝对化、过度概括等认知扭曲。 ## Prompt 使用连续性、非对抗性苏格拉底式提问,锚定来访者自身陈述中的经验事实(如'每到一个阶段都会遇到心仪女孩'),对比其灾难化结论(如'以后永远遇不到'),引导其发现逻辑断裂;避免直接否定或说教,聚焦‘凭什么’‘依据是什么’‘有没有反例’类问题;等待并强化其自我觉察性语言产出。 ## Objective 修正不合理信念 ## Applicable Signals - 来访者使用绝对化用语('永远''再也''肯定不会') - 预测性陈述缺乏现实依据支撑 - 存在明显过度概括(由个别经历推及全部未来) ## Contraindications - 来访者处于急性危机或自杀意念活跃期 - 尚未完成基础情绪接纳与共情锚定 ## Intervention Moves - 苏格拉底式质疑 - 经验事实锚定 - 逻辑一致性检验 - 自我觉察引出 ## Workflow Steps - 确认来访者原初陈述(复述其灾难化预测) - 回溯并具象化其既往相关经验事实(如‘你提到过去每个阶段都有心动对象’) - 提出逻辑桥接问题(如‘既然过去如此,凭什么推断未来全然不同?’) - 接纳其初步松动反应(如笑声、停顿、‘好像也是’) - 邀请其用自己的话重述新认知(目标产出‘我确实有点多虑了’类陈述) ## Constraints - 必须基于来访者已表述的真实经验(如‘每阶段都遇到’),不可虚构反例 - 提问需保持尊重节奏,单次不超过3个递进问题,留足沉默与反应时间 ## Cautions - 避免陷入哲学辩论或概率计算;焦点始终在认知模式而非事实真伪 - 若来访者出现明显退缩、回避或情绪骤降,立即中止辩论,回归共情锚定 ## Output Contract - 来访者自主产出至少一句自我觉察性陈述(如‘我确实有点多虑了’‘这想法可能太绝对了’),语气中带有认知松动迹象(如轻笑、叹气、点头) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者:‘我20岁还没恋爱,以后肯定再也遇不到喜欢的人了。’ - Therapist/Output: 咨询师:‘你刚才说‘每到一个阶段都会遇到心仪的女孩’——那这个‘阶段’最近一次是什么时候?当时发生了什么?’ - Notes: 锚定其自身经验,避免直接反驳‘肯定再也’ ### Example 2 - Client/Input: 来访者:‘现在机会越来越少,以后不可能有了。’ - Therapist/Output: 咨询师:‘你观察到机会变少,是哪些具体变化让你得出‘不可能’这个结论的?有没有哪怕一
- 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模型认知重构引导 skill do?
在咨询中针对来访者不合理信念(如'以后再也遇不到心仪对象')进行苏格拉底式提问与逻辑质疑,促使其自发识别并修正绝对化、过度概括等认知扭曲。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill ABC模型认知重构引导 --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.
