CBT考试焦虑三阶段咨询框架
一个结构化、阶段化的认知行为疗法咨询流程,覆盖诊断评估与关系建立、心理帮助(含认知重构与放松训练)、结束与巩固三个核心阶段,适用于考试焦虑个案。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# CBT考试焦虑三阶段咨询框架 一个结构化、阶段化的认知行为疗法咨询流程,覆盖诊断评估与关系建立、心理帮助(含认知重构与放松训练)、结束与巩固三个核心阶段,适用于考试焦虑个案。 ## Prompt 按三阶段五次会话节奏执行:第一阶段(第1次)聚焦关系建立、临床资料收集、焦虑程度测评(SAS/SDS)与初步问题分析;第二阶段(第2–4次)聚焦认知重构(ABC理论引导的不合理信念辩驳)与放松训练教授及练习反馈;第三阶段(第5次)聚焦目标达成确认、自助策略复盘、复发预防计划制定与正式结束。各阶段须完成对应交接标准方可进入下一阶段。 ## Objective 提供可复用的跨会话CBT治疗节奏与阶段目标设定 ## Applicable Signals - 求助者能配合完成心理测评 - 存在可识别的考试情境诱发事件(如模拟考、期末考) - 焦虑表现与特定认知内容(如‘必须拿第一’‘不及格=失败’)明确关联 ## Contraindications - 存在急性自杀意念或自伤行为 - 焦虑由明确器质性疾病引发 - 求助者拒绝认知作业与行为练习 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问 - ABC模型图示引导 - 放松训练现场示范与同步指导 - 目标清单协同签署 - 复发预防计划共创 ## Workflow Steps - 阶段一(第1次):会谈+心理测评(SAS/SDS)→反馈结果→联合母亲采集成长史→共同确认主要问题与初始咨询目标→签署知情同意与目标意向书 - 阶段二(第2–4次):①核查家庭作业(放松训练日志/自动思维记录表)→②基于ABC模型定位1–2个核心不合理信念→③使用苏格拉底式提问进行温和辩驳→④布置新作业(如‘检验信念的行为实验’或‘替代性信念书写’) - 阶段三(第5次):①回顾全部目标达成度→②求助者自主演示放松技术与认知重评步骤→③共同制定30天复发预防计划(含预警信号、应对动作、支持资源)→④签署结案确认书 ## Constraints - 全程须在5次内完成,不可压缩或延展阶段时序 - 第二阶段必须包含至少一次放松训练实操+一次ABC模型引导的信念辩驳 - 第三阶段结束前须签署目标清单并演示至少一项自助策略 ## Cautions - 避免过早进入认知重构,须确保第一阶段已建立足够信任与问题共识 - 辩驳问题须个性化生成,禁用模板化质问;所有提问应导向自我觉察而非否定 - 放松训练须由咨询师现场示范并观察求助者肌肉反应,不可仅口头讲解 ## Output Contract - 签署的目标清单(含量化指标)、求助者独立完成的放松训练视频片段(或现场演示录像)、复发预防计划文本(含3类预警信号+3项即时应对动作+2个支持联系人) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Cl
- 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考试焦虑三阶段咨询框架 skill do?
一个结构化、阶段化的认知行为疗法咨询流程,覆盖诊断评估与关系建立、心理帮助(含认知重构与放松训练)、结束与巩固三个核心阶段,适用于考试焦虑个案。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT考试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.
