考试焦虑CBT结束与巩固阶段结构化流程
在咨询末期(第6–7次)系统性巩固认知行为干预效果,聚焦认知重构、情绪调节与行为维持。适用于已完成核心干预、进入收尾阶段的考试焦虑来访者。
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# 考试焦虑CBT结束与巩固阶段结构化流程 在咨询末期(第6–7次)系统性巩固认知行为干预效果,聚焦认知重构、情绪调节与行为维持。适用于已完成核心干预、进入收尾阶段的考试焦虑来访者。 ## Prompt 按三步推进:① 回顾前5次进展并确认症状缓解;② 强化理性信念应用(RET自助表辩论+替代)、积极自我暗示与放松训练(呼吸+肌肉放松);③ 共同制定可执行的日常维持计划(每日暗示+睡前放松),评估睡眠改善与作业完成质量。 ## Objective 巩固认知行为改变成果,稳定情绪状态,建立可持续自我调节能力 ## Applicable Signals - 能复述至少2个已识别的不合理信念 - 可自主完成一次RET表初稿 - 报告近3天有≥2次主动使用放松技巧 ## Contraindications - 来访者仍处于急性焦虑发作期 - 尚未完成不合理信念识别与辩论 - 存在未处理的自杀/自伤风险 ## Intervention Moves - RET自助表引导与反馈 - 合理情绪想象引导 - 渐进式肌肉放松教学 - 积极自我暗示语句共创 - 睡眠-放松联结强化 ## Workflow Steps - 1. 共同回顾第1–5次关键进展与变化证据(如焦虑自评下降、课堂参与增加) - 2. 指导完成RET自助表:识别当前残留情境中的非理性信念 → 引导苏格拉底式辩论 → 协同构建3条可操作理性替代信念 - 3. 开展10分钟合理情绪想象:引导来访者在安全场景中体验‘目标达成后自信而平静’的身体感受 - 4. 复习并微调放松训练:聚焦呼吸节奏(4-7-8法)与肩颈/手部肌肉群的觉察-收紧-释放循环 - 5. 共创3条个性化积极暗示语句(如‘我已掌握应对方法,我能稳住自己’),约定每日晨起/考前各默念3遍 - 6. 布置结构化作业:① 每日睡前10分钟放松训练(录音引导可选);② 每2天完成1份RET表;③ 记录睡眠入睡时间与晨起精神状态(简易1–5分) ## Constraints - 必须确保来访者已掌握基础呼吸放松技术 - RET表使用需经前次咨询示范与练习 - 所有家庭作业须共同设定具体时间/频次并记录基线 ## Cautions - 避免过早终止支持性反馈;若睡眠无改善,需排查生理因素或调整放松时长 - 积极暗示语句须由来访者生成,禁止 therapist 直接提供标准话术 ## Output Contract - 来访者独立完成1份RET自助表(含非理性信念、辩论过程、理性替代信念三栏),提交连续3天放松训练与积极暗示执行记录,主诉入睡时间缩短≥15分钟且晨起精力评分≥4/5。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘上次考前我用了呼吸法,心跳没那么快了,但还是怕考
- 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 考试焦虑CBT结束与巩固阶段结构化流程 skill do?
在咨询末期(第6–7次)系统性巩固认知行为干预效果,聚焦认知重构、情绪调节与行为维持。适用于已完成核心干预、进入收尾阶段的考试焦虑来访者。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 考试焦虑CBT结束与巩固阶段结构化流程 --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.
