CBT咨询末期结构化回顾与强化
在CBT咨询末期(第20–22次),系统回顾来访者问题改善进程,将具体改变经验与CBT核心原理(如认知重构、行为实验、双重故事)联结;通过视觉化描述(如波动曲线)正常化进展中的停滞、反复与暂时性倒退;强调改变主因在于来访者自身能动性,并引导其内化并承诺持续使用已掌握的CBT工具。
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# CBT咨询末期结构化回顾与强化 在CBT咨询末期(第20–22次),系统回顾来访者问题改善进程,将具体改变经验与CBT核心原理(如认知重构、行为实验、双重故事)联结;通过视觉化描述(如波动曲线)正常化进展中的停滞、反复与暂时性倒退;强调改变主因在于来访者自身能动性,并引导其内化并承诺持续使用已掌握的CBT工具。 ## Prompt 1. 以时间轴或简笔波动图呈现咨询全程变化趋势,标注关键转折点(如首次使用三栏表后情绪下降、行为实验后自我评价提升); 2. 明确将每次进步归因于来访者主动应用技术(而非‘咨询师帮了我’),使用‘你注意到自己在哪一刻选择了换一种想法?’等归因性提问; 3. 引导复述CBT原理:‘当自动思维出现时,你现在的第一步是什么?为什么这步有效?’; 4. 共同完成‘应对卡牌’:左侧写可能复发的情境(如考试压力下旧信念浮现),右侧写对应工具(如箭头向下技术+行为实验)、执行步骤及自我肯定句; 5. 结束前确认:‘如果下周类似情况发生,你手上有哪两个工具可以立刻用?’ ## Objective 巩固疗效、增强自我效能感、建立对反复的现实预期 ## Applicable Signals - 来访者能回忆至少1次成功运用CBT技术的经历 - 能区分旧信念(如‘我一失败就全完了’)与新信念(如‘失败是反馈,不是判决’) - 对‘反复’表现出焦虑或完美主义期待(如‘应该彻底好了’) ## Contraindications - 来访者尚未独立完成过1次完整三栏表或行为实验 - 当前存在自伤/自杀意念、严重解离或现实检验能力受损 - 咨询关系未建立基本信任(如持续回避讨论技术、否认改善) ## Intervention Moves - 视觉化共绘 - 归因性提问 - 原理具身复述 - 工具情境匹配练习 - 现实预期对比校准 ## Workflow Steps - 共绘进展波动图:邀请来访者用线条/符号标记每周状态,标注技术使用节点与情绪/behavior变化 - 原理-经验联结对话:针对图中任一改善点,追问‘那次你用了什么方法?它怎么改变了你的想法或行动?’ - 能动性归因强化:三次以上使用‘你选择…’‘你调整了…’‘你发现了…’句式,替代‘我们做了…’ - 应对卡牌共创:聚焦1个高频风险情境,写出具体工具、操作步骤、障碍识别(如‘怕被舍友笑,所以不敢试’)及替代行动 - 未来预期校准:对比‘理想结束’(永不反复)与‘现实结束’(有工具、有觉察、有应对节奏),确认其对‘偶尔反复’的接纳度 ## Constraints - 必须在来访者已掌握至少2项CBT工具(三栏表、思维记录表、箭头向下、行为实验、双重故事中任二)前提下开展 - 视觉化图表须由来访者参与绘制(如共同标出‘最糟日’‘最好日’),禁止咨询师单向展示预设曲线 ## Cautions - 避
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- 子技能目录
- 选用规则(微技能目录)
- Files
- Triggers
What does the CBT咨询末期结构化回顾与强化 skill do?
在CBT咨询末期(第20–22次),系统回顾来访者问题改善进程,将具体改变经验与CBT核心原理(如认知重构、行为实验、双重故事)联结;通过视觉化描述(如波动曲线)正常化进展中的停滞、反复与暂时性倒退;强调改变主因在于来访者自身能动性,并引导其内化并承诺持续使用已掌握的CBT工具。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT咨询末期结构化回顾与强化 --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.
