CBT中间信念检视与更新工作流程
运用苏格拉底式提问、成本-效益分析等技术,协助来访者检视其条件化假设(如'如果…就…'),发展更具适应性的中间信念,适用于情绪改善后需巩固认知弹性的情境。
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# CBT中间信念检视与更新工作流程 运用苏格拉底式提问、成本-效益分析等技术,协助来访者检视其条件化假设(如'如果…就…'),发展更具适应性的中间信念,适用于情绪改善后需巩固认知弹性的情境。 ## Prompt 聚焦来访者反复出现的自我要求或环境苛责类陈述(如'我必须提前计划好一切,否则人生就会失控'),先用苏格拉底式提问澄清信念内容、来源与功能(例如:'这个想法在什么情况下最强烈?它曾帮你避免过什么?又让你失去了什么?');再引导进行成本-效益分析,结构化列出该信念带来的短期收益与长期代价;最后协同生成1–2条更现实、更灵活的替代性中间信念,并检验其可操作性与情感适配度。 ## Objective 修正功能不良的中间信念 ## Applicable Signals - 能自主识别并记录自动思维 - 情绪波动减小但存在僵化规则感(如‘必须’‘应该’高频出现) - 对他人或环境持续抱有理想化期待 ## Contraindications - 来访者尚未建立基本认知觉察 - 当前主要困扰为急性行为冲动或躯体化症状 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问澄清信念结构 - 成本-效益分析表填写与讨论 - 协同生成替代性中间信念 - 现实性检验与微行为验证建议 ## Workflow Steps - 确认来访者对‘中间信念’概念的理解(如条件化假设:'如果我不提前计划,就会失败') - 选取1个典型情境,用苏格拉底式提问探索该信念的触发条件、情绪后果与行为影响 - 共同完成成本-效益分析:左侧列出现有信念的短期获益(如安全感),右侧列出长期代价(如疲惫、回避、关系紧张) - 基于分析结果,协作提出1–2条更现实、更灵活的替代信念(如'尽力计划有助于应对,但不可控因素仍存在,我有能力调整') - 邀请来访者评估新信念的情感真实感与行动可行性,并布置简短行为实验(如:在一次小任务中尝试接受部分不确定性) ## Constraints - 单次会谈内聚焦1个核心中间信念议题 - 替代信念须由来访者主动表述或认可,非咨询师直接灌输 - 避免在情绪剧烈波动时启动本流程 ## Cautions - 警惕将‘成本-效益分析’变为理性说教;需同步关注来访者在讨论过程中的情绪变化与身体反应 - 替代信念需具个体意义,避免泛泛而谈的积极口号(如'一切都会好起来') ## Output Contract - 来访者能清晰陈述自身中间信念,并自主提出至少一个更现实、更灵活的替代信念 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:'如果我不把所有事情都安排得完美,别人就会觉得我不够专业。' - Therapist/Output: 咨询师引导完成成本-效益分析后,来访者提出:'我可以做
- 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中间信念检视与更新工作流程 skill do?
运用苏格拉底式提问、成本-效益分析等技术,协助来访者检视其条件化假设(如'如果…就…'),发展更具适应性的中间信念,适用于情绪改善后需巩固认知弹性的情境。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT中间信念检视与更新工作流程 --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.
