npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill ABC理论导入微干预 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# ABC理论导入微干预 用简明语言和具象例子向来访者解释合理情绪疗法ABC模型,聚焦考试情境中的信念中介作用,用于认知重构前的概念铺垫。 ## Prompt 以考试相关事件为锚点(如‘考前突然忘词’),清晰区分A(事件)、B(信念)、C(情绪/行为反应);用口语化类比(如‘B是A和C之间的滤镜’)说明信念的调节作用;邀请来访者共同构建一个其亲身经历的ABC链条,并圈出其中可调整的B节点。 ## Objective 促成来访者对非理性信念与情绪反应之间逻辑关系的初步领悟 ## Applicable Signals - 来访者能命名至少一种考试情境下的情绪反应 - 能回忆并描述一个具体考试困难片段 - 对话中出现‘我觉得我肯定考不好’等典型非理性表述 ## Contraindications - 来访者处于急性解离或注意力涣散状态 - 未完成基础情绪命名训练 ## Intervention Moves - 具象化比喻引导 - 共构个人化ABC链条 - B节点视觉标记与命名 ## Workflow Steps - 确认来访者对‘考试中发生了什么’(A)和‘当时感觉如何’(C)已有清晰叙述 - 引入ABC比喻:‘就像同一场雨,有人觉得清爽,有人觉得倒霉——中间起作用的是我们怎么想(B)’ - 共同构建一个来访者真实经历的考试ABC链条(例:A=监考老师走近;C=手心出汗、大脑空白;B=‘他一定觉得我作弊了’) - 引导来访者指出该链条中哪个部分‘可以换一种想法试试’,并标记为B节点 - 简要总结:‘B是我们能练习调整的地方,它连着A和C’ ## Constraints - 必须在建立基本咨访关系后使用 - 需确保来访者已具备基础情绪词汇(如紧张、害怕、羞愧) ## Cautions - 避免术语堆砌(如‘非理性信念’‘逻辑谬误’),优先使用‘想法’‘看法’‘心里自动冒出的话’等日常表达 - 若来访者复述困难,立即退回到具象例子,不强行推进抽象概括 ## Output Contract - 来访者能用自己的话复述一个考试相关ABC链条,并明确指出其中可调整的信念节点(B) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘每次进考场就心跳加速,怕自己考砸被同学笑话。’ - Therapist/Output: 咨询师回应:‘您刚才说的‘怕考砸被笑话’,就是连接‘进考场’(A)和‘心跳加速’(C)的那个想法(B)。如果我们试着换个想法,比如‘我复习过了,尽力就好’,C会不会有点不一样?’ - Notes: 用来访者原话提取B,不替换、不评判 ### Example 2 - Client/Input: 来访者复述:‘A是昨天模拟考最后一题没做完,C是整晚睡不着,B是我脑子太笨了,肯定考不上
- 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理论导入微干预 skill do?
用简明语言和具象例子向来访者解释合理情绪疗法ABC模型,聚焦考试情境中的信念中介作用,用于认知重构前的概念铺垫。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill ABC理论导入微干预 --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.
