考试情境理性态度应用作业
布置结构化课后作业,要求来访者在真实复习与模拟考试中,有意识以理性态度替代焦虑相关自动思维,并记录情绪、行为变化,作为下一次会谈的认知重建反馈依据。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 考试情境理性态度应用作业 --agent claude-code
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 考试情境理性态度应用作业 布置结构化课后作业,要求来访者在真实复习与模拟考试中,有意识以理性态度替代焦虑相关自动思维,并记录情绪、行为变化,作为下一次会谈的认知重建反馈依据。 ## Prompt 引导来访者选取1–2个近期真实复习或模拟考试情境;协助其识别当时出现的焦虑相关自动思维(如‘考不好就完了’);共同生成1条简明、可信、可操作的理性回应(如‘考试只是评估工具,我的价值不取决于单次成绩’);指导其用0–10分标定情绪强度,并简记行为变化(如‘继续做题’‘暂停深呼吸’);约定下次会谈前完成至少2个不同情境记录。 ## Objective 将理性认知从会谈室迁移至真实考试准备场景 ## Applicable Signals - 来访者能口头复述替代信念 - 对作业形式表现出基本理解与意愿 - 无急性危机或严重解离表现 ## Contraindications - 来访者当前无实际复习/考试任务 - 存在显著执行功能障碍(如无法持续专注5分钟、无法书写) - 前次作业引发明显回避、自我批评或放弃倾向且未处理 ## Intervention Moves - 认知重构引导 - 情境锚定 - 结构化记录示范 - 微小成功强化 ## Workflow Steps - 确认来访者理解理性态度定义(区别于盲目乐观或否认) - 共同选择2个高相关性现实情境(如‘做历年真题时’‘考前3天自习’) - 针对每个情境,快速生成1条个性化理性回应(避免抽象说教) - 示范填写1行记录样例,强调‘体验优先,记录其次’ - 约定提交方式与时限(如微信文字/手写拍照,下次会谈前24小时) ## Constraints - 记录表须精简:仅含四字段——情境、原思维、理性回应、情绪强度(0–10)+行为变化(1句话) - 不强求完美填写;允许‘尝试但未完成’作为有效反馈 ## Cautions - 避免将记录变成自我监控负担;强调‘观察而非评判’ - 若首次记录空白,需在下次会谈中探查阻抗而非直接修正 - 理性回应必须由来访者参与生成,禁用咨询师直接提供标准答案 ## Output Contract - 来访者提交至少2份结构化记录,每份含:具体考试相关情境、原自动思维、自动生成的理性回应、情绪强度(0–10)、简明行为变化描述(≤1句) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 情境:模拟考试发卷前心跳加速;原思维:‘这次再错就证明我不行’ - Therapist/Output: 理性回应:‘心跳快是身体准备状态,错误只说明这道题需要再练’;情绪强度:6;行为变化:做了3次腹式呼吸,翻开试卷 - Notes: 回应聚焦生理正常化+错误功能化,非否定感受 ### Example 2 - Client/Inp
- 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 考试情境理性态度应用作业 skill do?
布置结构化课后作业,要求来访者在真实复习与模拟考试中,有意识以理性态度替代焦虑相关自动思维,并记录情绪、行为变化,作为下一次会谈的认知重建反馈依据。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 考试情境理性态度应用作业 --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.
