CBT心境检查与认知三角心理教育
在每次咨询起始进行心境评分与情绪命名,并同步引入认知三角模型(情境-想法-情绪-行为),作为心理教育锚点,帮助来访者建立对认知-情绪关联的元认知觉察。
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# CBT心境检查与认知三角心理教育 在每次咨询起始进行心境评分与情绪命名,并同步引入认知三角模型(情境-想法-情绪-行为),作为心理教育锚点,帮助来访者建立对认知-情绪关联的元认知觉察。 ## Prompt 以非评判、协作姿态开启会谈:先邀请来访者用0–10分标定当前心境,命名具体情绪;随后用简明语言和视觉化示例(如白板画三角)介绍‘同一情境下不同想法引发不同情绪与行为’的核心逻辑;引导来访者联系自身近期经历举例验证;最后自然过渡至当次议题。 ## Objective 建立单次会谈的认知锚定与工作同盟 ## Applicable Signals - 来访者表述情绪模糊(如‘就是不好’) - 对情绪变化归因于外部事件(如‘都怪他’) - 尚未建立稳定工作同盟 - 咨询目标尚未共识化 ## Contraindications - 来访者已熟练掌握并能自主应用认知三角 - 当次会谈以危机干预或安全评估为首要任务 - 来访者存在严重读写障碍且无适配视觉化替代工具 ## Intervention Moves - 心境评分引导 - 情绪精确命名支持 - 认知三角图示化呈现 - 苏格拉底式提问联结个人经验 - 三栏表结构预介绍 ## Workflow Steps - 1. 心境检查:邀请来访者用0–10分标定当前整体心境,并追问‘最贴近的情绪词是什么?’ - 2. 认知三角导入:用中性生活事件(如‘收到未读消息’)演示三种可能想法及其对应情绪/行为反应,强调‘想法是中介变量’ - 3. 个性化联结:邀请来访者回忆近3天一个微小事件,尝试填写‘情境→我的想法→我的情绪/身体反应→我做了什么’ - 4. 共同校验:确认来访者能否用自己的话复述‘不同想法带来不同情绪’,并记录其原话作为基线 - 5. 过渡衔接:将本次练习结果与当次咨询目标(如‘今天我们聚焦你昨天会议中的那个想法’)明确挂钩 ## Constraints - 单次执行时长控制在8–12分钟 - 避免使用术语‘认知扭曲’‘自动化’等前置标签 - 若来访者抗拒评分,改用表情符号或温度计图替代 ## Cautions - 不可跳过情绪命名直接进入模型讲解;否则削弱情绪觉察基础 - 避免将认知三角简化为‘你想错了’,须强调想法的暂时性与可检视性 - 当来访者出现强烈羞耻或解离反应时,立即暂停模型教学,回归关系锚定 ## Output Contract - 来访者能用自己的语言复述‘同一事件下不同想法引发不同情绪’,并在三栏表中完成至少1个完整条目 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我今天特别累,就是烦。’ - Therapist/Output: 咨询师回应:‘谢谢你说出‘烦’——这个‘烦’大概在0–10分里是几分?如果给
- 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心境检查与认知三角心理教育 skill do?
在每次咨询起始进行心境评分与情绪命名,并同步引入认知三角模型(情境-想法-情绪-行为),作为心理教育锚点,帮助来访者建立对认知-情绪关联的元认知觉察。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT心境检查与认知三角心理教育 --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.
