CBT认知偏差识别与重构引导
在咨询中期阶段,引导来访者识别失恋和家庭关系中的不合理信念,并通过共同分析促发其认知调整动机。适用于来访者已建立基本咨访关系、情绪初步稳定、能配合叙述具体场景时。
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# CBT认知偏差识别与重构引导 在咨询中期阶段,引导来访者识别失恋和家庭关系中的不合理信念,并通过共同分析促发其认知调整动机。适用于来访者已建立基本咨访关系、情绪初步稳定、能配合叙述具体场景时。 ## Prompt 运用具体化技巧邀请来访者叙述失恋或家庭互动中的典型场景;聚焦其自动思维与情绪反应之间的联结;采用苏格拉底式提问共同检视信念的证据、功能与替代解释;强调‘感受与事件同时存在’,弱化过度反应归因;最后锚定1–2个可操作的不合理信念,激发其主动调整意愿。 ## Objective 促成认知觉察与重构动机 ## Applicable Signals - 能描述具体事件细节而非仅泛化情绪 - 对‘想法影响情绪’表现出初步好奇或认同 - 愿意复述他人评价或自我批评性语言 ## Contraindications - 存在急性自杀/自伤意念 - 现实检验能力受损 - 拒绝参与信念讨论 ## Intervention Moves - 具体化技术 - 苏格拉底式提问 - ABC模型隐性引入(不命名但呈现事件-信念-情绪链) - 动机性反馈(如‘你刚才提到这句话时语气变了,似乎它对你很重要’) ## Workflow Steps - 邀请来访者重现场景:‘能不能说说最近一次和家人/前任发生不愉快时,具体发生了什么?当时你心里第一时间想到的是什么?’ - 标记自动思维:将来访者口语中出现的‘应该’‘必须’‘永远’‘一无是处’等绝对化、灾难化、以偏概全表述轻声复述并确认。 - 共同检验信念:‘如果这个想法是真的,最坏会发生什么?有没有其他可能的解释?过去有没有类似情况但结果没那么糟?’ - 联结情绪与信念:‘当你想到‘他们都不在乎我’时,胸口发紧的感觉是不是就来了?如果我们换个说法,比如‘我现在很需要被理解’,那种沉重感会不会松动一点?’ - 收尾锚定:‘今天我们一起看到两个常出现的想法——‘我被抛弃了’和‘我永远不值得被爱’。接下来一周,你愿不愿意只选其中一个,留意它什么时候出现、带来什么感觉?不用改,先看见它。’ ## Constraints - 不直接否定或教育式纠正信念 - 不提前引入‘合理信念’模板 - 避免在单次会谈中挑战超过2个核心信念 ## Cautions - 若来访者出现明显解离或回避,立即退回支持性共情,暂停信念分析 - 当家庭作业未完成时,优先探索阻碍而非强化任务要求 ## Output Contract - 来访者能自主指出1–2个不合理信念,并表达尝试调整的意愿 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘她删了我微信,说明我彻底失败了,以后没人会喜欢我。’ - Therapist/Output: 咨询师回应:‘‘彻底失败’这个词很重——你愿意说说,删
- 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认知偏差识别与重构引导 skill do?
在咨询中期阶段,引导来访者识别失恋和家庭关系中的不合理信念,并通过共同分析促发其认知调整动机。适用于来访者已建立基本咨访关系、情绪初步稳定、能配合叙述具体场景时。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT认知偏差识别与重构引导 --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.
