CBT核心信念识别与协同重构
在咨询初期、信任关系已初步建立的前提下,运用CBT认知概念化框架识别求助者不合理核心信念,并通过苏格拉底式提问、证据检验与协作生成等方式,引导其发展更具现实性、适应性与弹性的替代信念。
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# CBT核心信念识别与协同重构 在咨询初期、信任关系已初步建立的前提下,运用CBT认知概念化框架识别求助者不合理核心信念,并通过苏格拉底式提问、证据检验与协作生成等方式,引导其发展更具现实性、适应性与弹性的替代信念。 ## Prompt 1. 以共情和正常化开场,巩固咨访关系;2. 运用认知概念化图式(如‘情境—情绪—自动思维—核心信念’链)引导求助者回溯典型困扰事件;3. 识别并命名不合理核心信念(如‘我一无是处’‘没人喜欢我’),检验其证据基础与功能代价;4. 协同生成符合现实、更具适应性的替代信念(如‘我有缺点也有优点’‘有人关心我、支持我’);5. 共同完成‘不合理信念—合理替代信念’对照表,确保求助者口头确认理解;6. 布置每日5分钟温习作业,并约定下次复盘。 ## Objective 识别并修正不合理核心信念 ## Applicable Signals - 求助者能描述具体人际/学业事件并关联情绪反应 - 愿意尝试回忆过去类似经历 - 对‘想法是否绝对真实’类提问表现出思考意愿 ## Contraindications - 求助者处于急性危机或严重解离状态 - 缺乏基本语言表达或现实检验能力 - 拒绝参与信念探索类活动 ## Intervention Moves - 认知概念化图示 - 苏格拉底式提问 - 证据检验 - 替代信念协同生成 - 对照表结构化输出 ## Workflow Steps - 建立安全氛围,简要回顾来访目标与上次互动感受 - 选取一个具代表性的困扰事件,绘制简易认知概念化草图(情境→情绪→自动思维→中间信念→核心信念) - 聚焦核心信念层:用苏格拉底式提问检验其普遍性、持久性、适应性(例:‘这个想法从什么时候开始?它帮你应对过什么?又让你失去了什么?’) - 协同生成2–3条更平衡、具弹性、有实证支持的替代信念,逐条检验其可信度与实用性 - 共同填写对照表(左侧列不合理信念及证据/代价,右侧列替代信念及支持性事例) - 由求助者口头复述替代信念并确认理解,签署‘本周温习承诺’ ## Constraints - 须在建立基本信任后启动(如已度过初始沉默阻抗) - 避免直接否定求助者信念,须以协作探究方式展开 - 替代信念须由求助者参与生成,不可由咨询师单方面赋予 ## Cautions - 警惕将‘合理信念’变为另一种僵化绝对化表述(如‘所有人都喜欢我’) - 若求助者强烈抵触,需退回自动思维层或暂停,不强行推进至核心信念 ## Output Contract - 形成一份清晰、双栏对照的‘不合理信念—合理替代信念’表,含每条信念的具体事例支撑,且求助者能独立复述至少一条替代信念并说明为何更贴近现实。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 求
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- 子技能目录
- 选用规则(微技能目录)
What does the CBT核心信念识别与协同重构 skill do?
在咨询初期、信任关系已初步建立的前提下,运用CBT认知概念化框架识别求助者不合理核心信念,并通过苏格拉底式提问、证据检验与协作生成等方式,引导其发展更具现实性、适应性与弹性的替代信念。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT核心信念识别与协同重构 --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.
