CBT苏格拉底提问_不合理信念强度评估
使用0–100%百分比量化技术,评估来访者对已明确定义的自动思维(如‘我很失败’)的主观确信度,作为认知重构的客观锚点;聚焦强度而非真假,要求整数输出与简要依据,闭环执行。
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# CBT苏格拉底提问_不合理信念强度评估 使用0–100%百分比量化技术,评估来访者对已明确定义的自动思维(如‘我很失败’)的主观确信度,作为认知重构的客观锚点;聚焦强度而非真假,要求整数输出与简要依据,闭环执行。 ## Prompt 请向来访者复述其刚表达的自动思维原句,随后以中性、非评判语气提问:‘你对这个想法的相信度是多少?请用0%到100%之间的数字表示,0%代表完全不信,100%代表完全确信。’等待回应后,简要确认数值,并温和追问:‘是什么让你给它X%而不是更低或更高?’仅记录数值及1–2句支撑理由,不展开辩论或修正。 ## Objective 量化不合理信念的主观确信度 ## Applicable Signals - 来访者使用‘总是/从不/肯定/必然/彻底’等绝对化用语 - 情绪骤然升高伴随自我归因表述(如‘都是我的错’‘我就是不行’) - 能清晰复述自己刚说过的判断性语句 ## Contraindications - 来访者处于严重解离、思维奔逸或现实检验受损状态 - 自动思维尚未清晰命名或稳定呈现 - 来访者明确拒绝自我质疑或视其为‘不忠’ ## Intervention Moves - 精准复述来访者原句(不改写、不概括) - 限定输出为0–100%整数 - 追问支撑依据(限1轮,不引导、不补充) ## Workflow Steps - 1. 捕捉并完整复述来访者刚陈述的自动思维语句; - 2. 提出标准化提问:‘你对这个想法的相信度是多少?请用0%到100%之间的数字表示。’; - 3. 接收数值回应,确认无歧义; - 4. 追问一句支撑依据:‘是什么让你给它X%而不是更低或更高?’; - 5. 简要记录数值与依据关键词,结束该微操作。 ## Constraints - 不得将百分比解释为‘真实性’而应强调‘主观确信度’ - 不接受模糊回应(如‘大概七八成’),须引导给出具体整数 - 单次仅评估一个已明确定义的自动思维 ## Cautions - 若来访者数值≥90%,提示该信念高度固化,后续需优先处理支持性证据而非直接挑战 - 避免在数值追问后立即进入辩驳或替代思维生成,须完成本轮评估闭环 ## Output Contract - 来访者给出0–100%范围内的具体整数,并能简述1–2句支撑该数值的部分依据(如‘因为上次面试也失败了’‘我妈一直这么说’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: Z:你刚才说‘男朋友劈腿,意味着我不够好,我很失败。’你对这个信念的相信度是多少,用百分比来表示? - Therapist/Output: L:85%。因为我连他什么时候开始变心都没发现,说明我真的很迟钝,也不值得被爱。 - Notes: 数值明确,依据具象,符
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the CBT苏格拉底提问_不合理信念强度评估 skill do?
使用0–100%百分比量化技术,评估来访者对已明确定义的自动思维(如‘我很失败’)的主观确信度,作为认知重构的客观锚点;聚焦强度而非真假,要求整数输出与简要依据,闭环执行。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT苏格拉底提问_不合理信念强度评估 --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.
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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.
