ABC模型引入与认知-情绪-行为关系澄清
在咨询中期启动阶段，以协作、非评判方式向求助者介绍合理情绪疗法的ABC理论，通过其真实生活事件具象化呈现A（诱发事件）→ B（信念/解释）→ C（情绪与行为结果）的逻辑链，引导其初步识别自身不合理信念特征，建立理性认知框架。
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# ABC模型引入与认知-情绪-行为关系澄清 在咨询中期启动阶段，以协作、非评判方式向求助者介绍合理情绪疗法的ABC理论，通过其真实生活事件具象化呈现A（诱发事件）→ B（信念/解释）→ C（情绪与行为结果）的逻辑链，引导其初步识别自身不合理信念特征，建立理性认知框架。 ## Prompt 以非评判、协作式语言呈现ABC模型：A（诱发事件）→ B（信念/解释）→ C（情绪与行为结果）；通过来访者近期具体人际事件举例说明；引导其对比‘自动反应’与‘可调整的信念’，聚焦1–2个典型情境辨析B的合理性；确认理解后邀请其用自己的话复述三者关系。 ## Objective 建立理性认知框架并启动信念辨析 ## Applicable Signals - 求助者频繁使用‘应该’‘必须’‘总是’等绝对化表述 - 情绪反应强度明显超过事件客观严重性 - 求助者表达‘我一说话就紧张，肯定会被讨厌’等过度概括化归因 ## Contraindications - 求助者处于急性情绪崩溃或自杀意念活跃期 - 尚未完成基本心理评估与安全筛查 - 求助者明确拒绝结构化认知干预 ## Intervention Moves - 正常化情绪反应 - 苏格拉底式提问 - 具身化比喻（如‘信念是戴了有色眼镜看世界’） - 共情性重述 ## Workflow Steps - 确认家庭作业完成情况，自然过渡至认知机制探讨 - 用白板或简图呈现ABC模型，以求助者真实人际事件为案例演示 - 引导提问：‘这件事发生时，你心里最先闪过什么想法？那个想法让你有什么感受/做了什么？’ - 共同辨析该想法是否具备‘绝对化、过分概括、糟糕至极’特征 - 邀请求助者用自己的语言复述ABC关系，并举例说明自身1个不合理信念实例 - 布置简短书面作业：记录未来3天内1次情绪波动事件，尝试标注A-B-C ## Constraints - 必须在完成安全评估与基础关系建立后开展 - 首次引入需配合具体生活事件，禁用抽象说教 - 避免直接否定求助者信念，仅标注其功能影响 ## Cautions - 若求助者出现显著阻抗或解离迹象，暂停模型讲解，回归支持性倾听 - 不强求当次完成信念修正，目标仅为关系澄清与初步识别 ## Output Contract - 求助者能用自己的语言复述ABC三要素关系，并初步识别出1个自身不合理信念实例 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 求助者说：‘我发言时手抖，别人肯定觉得我很差劲，以后再也不会选我。’ - Therapist/Output: 咨询师回应：‘刚才这句话里，‘手抖’是A，‘别人肯定觉得我很差劲’是B，‘不敢再发言’是C——我们一起来看看，这个B是不是唯一可能的解释？’ - Notes: 聚焦拆解B
- 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模型引入与认知-情绪-行为关系澄清 skill do?
在咨询中期启动阶段，以协作、非评判方式向求助者介绍合理情绪疗法的ABC理论，通过其真实生活事件具象化呈现A（诱发事件）→ B（信念/解释）→ C（情绪与行为结果）的逻辑链，引导其初步识别自身不合理信念特征，建立理性认知框架。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill ABC模型引入与认知-情绪-行为关系澄清 --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.