合理情绪疗法ABC认知辩驳引导
针对来访者绝对化、以偏概全、糟糕至极等非理性信念,使用ABC模型结构化呈现事件-信念-后果,并借助自助量表引导其对不恰当认知进行事实性辩驳,建立更合理的自我认识。
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# 合理情绪疗法ABC认知辩驳引导 针对来访者绝对化、以偏概全、糟糕至极等非理性信念,使用ABC模型结构化呈现事件-信念-后果,并借助自助量表引导其对不恰当认知进行事实性辩驳,建立更合理的自我认识。 ## Prompt 1. 共同识别具体事件(A)及伴随的强烈情绪/行为反应(C); 2. 提取隐含的非理性信念(B),聚焦‘必须’‘应该’‘全都’‘永远’‘一无是处’‘毫无价值’等语言特征; 3. 使用标准化合理情绪自助量表(如REBT Self-Help Form),逐项引导来访者: - 写下原始B句; - 列出支持该信念的客观证据; - 列出反驳该信念的客观证据; - 擅写更灵活、现实、自我关怀的替代性信念(rB); 4. 验证rB是否更符合事实、更促进功能、更减少痛苦。 ## Objective 修正自我否定类非理性认知 ## Applicable Signals - 语言中出现‘永远’‘全都’‘必须’‘活该’‘一无是处’等绝对化表述 - 自我归因泛化(如一次失败推及整体价值) - 情绪强度显著高于情境客观要求 ## Contraindications - 来访者处于解离或现实感丧失状态 - 尚未建立足够信任关系 - 存在未处理的急性安全风险 ## Intervention Moves - Socratic提问 - 认知标签(命名扭曲类型) - 证据罗列(支持/反驳) - 替代信念共创 - 现实检验 ## Workflow Steps - 锚定具体事件(A)与即时情绪/behavior后果(C) - 提取并命名非理性信念(B),标注其认知扭曲类型(如‘过度概括’‘灾难化’) - 引入自助量表或结构化提问框架,引导事实核查与替代信念生成 - 共同检验新信念(rB)的真实性、适应性与可操作性 - 布置微型实践任务(如记录一次rB应用情境) ## Constraints - 须在稳定咨询联盟基础上开展 - 需确保来访者理解ABC基本逻辑(可用简例说明) - 辩驳过程须基于来访者自身可确认的事实,避免强加解释 ## Cautions - 避免过早否定来访者感受,先共情再挑战 - 若来访者抗拒填写量表,可改用口语化Socratic提问替代 - 警惕将‘合理’等同于‘积极’——目标是现实性与功能性,而非盲目乐观 ## Output Contract - 来访者能用客观事实反驳至少一条原有非理性信念,并形成一句替代性合理陈述(rB),且该rB经双方确认具备现实基础、情绪减缓效应与行为指导性。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我考砸了,说明我整个人都完了,没人会喜欢我。’ - Therapist/Output: 咨询师引导其写出:A=考试失利;C=羞愧、回避社交;B=‘我
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 合理情绪疗法ABC认知辩驳引导 skill do?
针对来访者绝对化、以偏概全、糟糕至极等非理性信念,使用ABC模型结构化呈现事件-信念-后果,并借助自助量表引导其对不恰当认知进行事实性辩驳,建立更合理的自我认识。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 合理情绪疗法ABC认知辩驳引导 --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.
