考研焦虑多维归因探询
通过共情性开放式提问与具身化聚焦,引导考研来访者识别努力程度之外影响考试表现的生理、认知与情绪因素,为后续认知重构建立觉察基础。
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# 考研焦虑多维归因探询 通过共情性开放式提问与具身化聚焦,引导考研来访者识别努力程度之外影响考试表现的生理、认知与情绪因素,为后续认知重构建立觉察基础。 ## Prompt 当来访者将考研结果过度归因于努力程度,并伴随躯体化症状(如频繁如厕、坐立不安)却未将其与焦虑关联时,使用中性、共情性语气提出开放式问题:‘除了努力,还有哪些因素可能影响你考研时的表现?’随后聚焦其自发提及的体验(如‘坐到书桌前就开始紧张’‘总想去厕所’),用简短复述+轻度拓展(如‘紧张时身体会有什么反应?’‘那种紧张会不会影响你专注看书?’)帮助其建立身心反应与考试表现之间的联结。 ## Objective 促进来访者对焦虑多维成因的觉察 ## Applicable Signals - 来访者说‘我这么努力,一定没问题’ - 来访者报告学习时出现生理不适但强调‘只是小问题’ - 来访者回避讨论情绪或身体反应与考试的关系 ## Contraindications - 来访者处于急性心理危机(如自杀意念、解离、严重失眠伴自伤冲动) - 来访者明确表示‘我不想谈别的,只看努力够不够’且拒绝任何延伸探讨 ## Intervention Moves - 开放式提问 - 共情性复述 - 具身化聚焦(body-based anchoring) - 归因面拓展(从‘是否努力’转向‘如何运作’) ## Workflow Steps - 1. 共情确认努力事实(例:‘你从大三坚持到现在,非常不容易’) - 2. 温和引入多维视角(例:‘考研成绩只跟努力有关吗?会不会还有别的影响?’) - 3. 捕捉并具身化其自发描述的症状(例:‘你说一坐到书桌前就紧张、想上厕所——那时身体是什么感觉?’) - 4. 联结症状与功能影响(例:‘这种紧张,会不会让你读不进下一句话?’) - 5. 邀请小结(例:‘刚才我们说到:努力很重要,但紧张、坐不住、注意力飘走,也可能影响发挥——你觉得还有别的吗?’) ## Constraints - 必须在已建立基本信任关系后使用 - 提问需避免暗示‘你不努力就不行’或否定其付出 - 不提前命名‘焦虑’,而是跟随来访者语言(如‘紧张’‘心慌’‘静不下心’) ## Cautions - 避免连续追问引发防御;若来访者沉默或回避,即刻退回共情确认(如‘听起来这让你很着急’) - 不将躯体症状病理化,而是正常化为压力下的常见反应 ## Output Contract - 来访者能自主列举至少2个非努力类影响因素(如‘紧张’‘坐立不安’‘注意力涣散’‘心跳加快’‘脑子空白’),且表述中体现其与考试表现的主观联结(如‘一紧张就看不进去’‘老想上厕所,根本没法答题’)。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者
- 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 考研焦虑多维归因探询 skill do?
通过共情性开放式提问与具身化聚焦,引导考研来访者识别努力程度之外影响考试表现的生理、认知与情绪因素,为后续认知重构建立觉察基础。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 考研焦虑多维归因探询 --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.
