CBT考前焦虑三阶段咨询框架
一个面向大学生考前焦虑的结构化CBT咨询流程,分为建立关系、心理帮扶(认知重构)、巩固应用三个阶段,每阶段有明确任务与方法指向,提供跨会话的阶段性CBT干预主干。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# CBT考前焦虑三阶段咨询框架 一个面向大学生考前焦虑的结构化CBT咨询流程,分为建立关系、心理帮扶(认知重构)、巩固应用三个阶段,每阶段有明确任务与方法指向,提供跨会话的阶段性CBT干预主干。 ## Prompt 按三阶段主干推进:第一阶段聚焦关系建立与问题共识,第二阶段聚焦识别并修正不合理信念(如‘考不好=人生失败’),第三阶段推动认知模式向日常学习场景迁移;全程保持目标对齐、方法匹配、作业协同。 ## Objective 提供跨会话的阶段性CBT干预主干 ## Applicable Signals - 主诉聚焦考试情境下的紧张、失眠、注意力涣散、自我否定 - 能识别具体考试事件但情绪反应明显过度 - 有基本求助动机和现实检验能力 - 主诉考试临近时出现明显紧张、失眠、注意力涣散、自我否定等认知-情绪-躯体反应 - 有完成书面反思与练习的现实条件和意愿 ## Contraindications - 存在自杀意念或自伤行为未评估 - 主要困扰为学业能力缺陷而非情绪反应 - 拒绝结构化目标设定与家庭作业 - 存在自杀意念或自伤行为 - 伴有未控制的重度抑郁或精神病性症状 - 求助动机极低或拒绝家庭作业 ## Intervention Moves - 协商式目标设定 - ABC模型具象化引入 - 认知模式生活化迁移引导 - 苏格拉底式提问 - 不合理信念辩论 - 家庭作业布置与检查 - 放松技巧教学(简易版) ## Workflow Steps - 1. 建立咨询关系阶段:收集资料、明确问题、介绍CBT逻辑、共同确认短期/长期目标; - 2. 心理帮扶阶段:运用ABC技术识别自动思维与核心信念,开展认知重构(如辩驳、替代、行为实验); - 3. 巩固阶段:设计情境化练习(如模拟复习计划、应试心态日记),支持认知模式在真实备考中稳定应用。 - 阶段一(第1–2次):评估焦虑表现,识别自动思维与核心信念,开展认知辩论 - 阶段二(第3次):布置并反馈家庭作业(如记录触发情境-情绪-想法-反驳),引入行为调节策略 - 阶段三(第4次):总结收获,强化新信念,教授1–2种可自主使用的放松技巧(如4-7-8呼吸法),签署结案简报 ## Constraints - 必须完成SAS等标准化焦虑评估作为基线依据 - 各阶段目标须书面化并由来访者签字确认 - 第二阶段须至少包含1次认知重构技术实操(如思维记录表填写与反馈) - 总咨询次数严格限定为4次 - 每次咨询须包含家庭作业布置/检查环节 - 第三阶段不得提前至第3次前启动 ## Cautions - 避免过早进入认知挑战而削弱关系基础 - 警惕将‘合理认知’强加为标准答案,须尊重来访者文化与学业现实约束 - 巩固阶段需预留弹性空间应对考试时间变动 - 避免在第一阶段过早教授放松技巧而弱化信念重构主线 - 家庭作业必须具
- 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 CBT考前焦虑三阶段咨询框架 skill do?
一个面向大学生考前焦虑的结构化CBT咨询流程,分为建立关系、心理帮扶(认知重构)、巩固应用三个阶段,每阶段有明确任务与方法指向,提供跨会话的阶段性CBT干预主干。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT考前焦虑三阶段咨询框架 --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.
