CBT初始会谈：个案概念化与治疗联盟建立
在前1–2次CBT会谈中，系统完成发展性与系统性信息采集，通过心境检查与行为功能分析形成可操作的个案概念化，并与患者及家属共同澄清结构化设置、开展心理教育、共建SMART目标清单，从而确立稳固的治疗联盟。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# CBT初始会谈：个案概念化与治疗联盟建立 在前1–2次CBT会谈中，系统完成发展性与系统性信息采集，通过心境检查与行为功能分析形成可操作的个案概念化，并与患者及家属共同澄清结构化设置、开展心理教育、共建SMART目标清单，从而确立稳固的治疗联盟。 ## Prompt 按顺序执行：①运用共情倾听与正常化语言建立初步信任关系；②用心境检查（5级自评量表/视觉模拟量表/儿童表情量表）评估当前情绪强度、频率与应对方式；③结构化采集成长史→家庭状况→教育/社会经历→精神病史/既往治疗，标注关键时间节点与影响事件；④围绕1–2个典型困扰事件，绘制‘情境-自动思维-情绪-行为-后果’链条，识别正/负强化维持因素及继发性获益；⑤简明澄清住院/结构化设置（规则、频次、保密例外、家庭角色），同步传递‘症状可理解、可改变’的核心心理教育信息；⑥引导患者与家属提出3–5条具体、可观察、可协商的目标，形成并双方口头确认+书面签署‘目标清单’。 ## Objective 建立治疗关系、完成初始评估、形成可操作的个案概念化、确立共同治疗目标 ## Applicable Signals - 患者能基本配合访谈并表达主诉 - 家庭成员可参与会谈 - 无急性安全风险需优先干预 ## Contraindications - 患者处于急性自杀危机需立即安全干预 - 无家庭参与条件且患者为未成年人 - 已明确排除CBT适应症（如严重解离未稳定） ## Intervention Moves - 心境检查 - 行为功能分析 - 继发性获益识别 - 设置澄清 - 目标清单共建 ## Workflow Steps - 建立关系：使用共情倾听、正常化语言与患者及父母建立初步信任 - 心境检查：采用5级自评量表或视觉模拟量表评估当前情绪强度、频率与应对方式 - 结构化信息采集：按成长史→家庭状况→教育/社会经历→精神病史/既往治疗顺序提问，记录关键时间节点与影响事件 - 行为功能分析：围绕1–2个典型困扰事件，绘制‘情境-自动思维-情绪-行为-后果’链条，标注正/负强化维持因素及继发性获益 - 设置澄清与心理教育：简明说明住院规则、治疗频次、保密例外、家庭角色，传递‘症状可理解、可改变’的核心信息 - 目标共建：引导患者与家属提出3–5条具体、可观察、可协商的目标（如‘每天记录1次情绪与想法’‘每周与父母共同完成1次放松练习’），形成并签署‘目标清单’ ## Constraints - 必须由具备CBT受训背景的治疗师主导 - 家庭成员参与为必要条件（若未成年） - ‘目标清单’须双方口头确认+书面签署 ## Cautions - 避免过早引入认知重构；本阶段聚焦理解与共识，非干预 - 继发性获益识别需以非评判语气呈现，防止病耻感加剧 - 心境检查需结合发展水平调整语言（如对儿童使用表情量表） ## Out
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Files
- Triggers
What does the CBT初始会谈：个案概念化与治疗联盟建立 skill do?
在前1–2次CBT会谈中，系统完成发展性与系统性信息采集，通过心境检查与行为功能分析形成可操作的个案概念化，并与患者及家属共同澄清结构化设置、开展心理教育、共建SMART目标清单，从而确立稳固的治疗联盟。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT初始会谈：个案概念化与治疗联盟建立 --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.