CBT认知重构引导流程
在咨询中期阶段,通过分析来访者自我报告和测评结果,系统引导其识别并纠正与专业调剂相关的错误认知,促使其形成客观理性的现实评估。
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# CBT认知重构引导流程 在咨询中期阶段,通过分析来访者自我报告和测评结果,系统引导其识别并纠正与专业调剂相关的错误认知,促使其形成客观理性的现实评估。 ## Prompt 1. 回顾来访者前次填写的合理自我分析报告及霍兰德职业测评结果; 2. 共同标注其中反映自动化思维的语句(如‘我根本不适合护理’‘调剂=失败’); 3. 引导质疑:该想法有无证据支持?有无其他解释?最坏/最好/最可能的结果是什么? 4. 协同构建更平衡、基于现实的替代性想法(如‘专业调剂是意外,但我的共情力与责任心契合护理核心要求’); 5. 确认来访者能用自己的语言复述1–2个修正后的信念,并关联具体生活场景。 ## Objective 纠正适应不良的认知偏差 ## Applicable Signals - 来访者使用绝对化用语(如‘永远’‘根本’‘注定’) - 将专业调剂等同于个人价值否定 - 回避讨论未来学业规划 ## Contraindications - 来访者处于急性危机状态 - 无明确认知扭曲表现 - 尚未建立基本咨询关系 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问 - 认知概念化图示 - 证据清单表填写 - 替代性想法角色扮演 ## Workflow Steps - 回顾并整合前次作业(合理自我分析报告 + 霍兰德测评) - 识别并命名自动化思维(聚焦专业身份、能力适配、未来预期三类) - 运用证据检验法挑战认知偏差(支持/反对证据、替代解释、去灾难化) - 协同建构具体、可验证、情境化的替代性信念 - 锚定1–2个新信念,链接至后续行为实验(如参与一次护理见习) ## Constraints - 须在稳定咨访关系基础上开展 - 需前置完成合理自我分析报告与职业测评 - 避免直接否定来访者感受,始终以苏格拉底式提问推进 ## Cautions - 警惕将‘纠正认知’异化为说教;重点在于来访者自主生成替代性想法,而非 therapist 给出正确答案 - 若来访者抗拒质疑,退回正常化与共情,暂缓重构步骤 ## Output Contract - 来访者能自主识别1–2个不合理信念,并用现实证据支持更平衡的替代性想法;该成果需在当次会谈末口头复述并记录于咨询笔记。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘调剂到护理就是人生完蛋了,我连基础解剖都学不会。’ - Therapist/Output: 咨询师引导列出:支持‘学不会’的证据(如一次测验失利)、反对证据(过往生物课成绩优良、实验操作获表扬),共同生成替代想法:‘解剖需要时间积累,我已有扎实生命科学基础,且动手能力强——这正是护理需要的。’ - Notes: 聚焦具体能力而非全局否定,锚定可观察行为证据 ##
- 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认知重构引导流程 skill do?
在咨询中期阶段,通过分析来访者自我报告和测评结果,系统引导其识别并纠正与专业调剂相关的错误认知,促使其形成客观理性的现实评估。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT认知重构引导流程 --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.
