CBT咨询结束期四段式整合回顾
在最后一次CBT咨询中,以结构化、来访者中心的方式引导其自主复述问题起源、改变过程、当前状态与未来应用,强化认知行为策略的生活迁移意识,完成自然、有准备的咨询结束。
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# CBT咨询结束期四段式整合回顾 在最后一次CBT咨询中,以结构化、来访者中心的方式引导其自主复述问题起源、改变过程、当前状态与未来应用,强化认知行为策略的生活迁移意识,完成自然、有准备的咨询结束。 ## Prompt 以四段式叙事框架(问题起源 → 改变过程 → 当前状态 → 未来应用)为主线,逐层邀请来访者用自己的语言复述;聚焦其主动识别的变化证据(如具体思维/行为调整实例),不代入解释;在确认理解后,共同制定1项可观察、可启动的具体应用计划(如‘下周在小组讨论中尝试用ABC记录一次自动思维’)。 ## Objective 巩固改变并促进泛化 ## Applicable Signals - 来访者能自发提及咨询中的关键转折点 - 对自身变化表述具象化(如‘我不再一想到换专业就心跳加速’) - 表达对结束的接受或轻微分离焦虑但可控 ## Contraindications - 目标未达成且需延长咨询 - 来访者出现新危机 - 缺乏对咨询过程的基本记忆或反思能力 ## Intervention Moves - 四段式叙事引导 - 变化证据锚定 - 微计划共构 - 具身化隐喻收尾 ## Workflow Steps - 1. 共同确认本次为最后一次咨询,简要说明结束期目标:梳理收获、锚定改变、衔接生活。 - 2. 引导四段式叙事:依次邀请来访者讲述‘当初是什么让你来咨询?’‘哪些时刻/练习让你感觉不同了?’‘现在面对类似情境,你和以前有什么不一样?’‘接下来哪一件小事,你会最先用上这些新方法?’ - 3. 对每个段落中的具体陈述给予确认性反馈(如‘你提到第三次作业后开始质疑‘我肯定不行’这个想法——这是很重要的觉察’),不添加新解释。 - 4. 共同提炼1项具体、可启动的应用计划,明确时间、场景、行动微步骤(如‘明早晨读时,用3分钟写下今天可能触发焦虑的课,然后写一句替代性自我对话’)。 - 5. 以正向、具身化语言收尾(如‘你已经把工具带在身上了,不是留在咨询室里’),不预留开放式后续安排。 ## Constraints - 必须发生在咨询关系稳固、信任充分的前提下 - 回顾须基于来访者真实体验,避免 therapist 主导重构 - 应用计划须由来访者自主提出并承诺启动,不可由 therapist 替代设定 ## Cautions - 警惕将回顾变为二次评估 or 隐性目标考核;若来访者复述模糊,应退回具体会谈片段而非直接总结 - 避免使用抽象术语(如‘认知重构’),全程使用来访者自己的词汇 ## Output Contract - 来访者能清晰复述‘问题起源—改变过程—当前状态—未来应用’四段式叙事,并主动提出1项具体应用计划 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访
- 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咨询结束期四段式整合回顾 skill do?
在最后一次CBT咨询中,以结构化、来访者中心的方式引导其自主复述问题起源、改变过程、当前状态与未来应用,强化认知行为策略的生活迁移意识,完成自然、有准备的咨询结束。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT咨询结束期四段式整合回顾 --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.
