苏格拉底式提问处理自动化思维
在CBT干预中,针对来访者在具体情境下产生的绝对化、灾难化等自动化思维,通过结构化提问链引导其检验证据、识别认知扭曲(如以偏概全、读心术、灾难化预测),并协作生成更平衡、基于现实的替代性思维。
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Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
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# 苏格拉底式提问处理自动化思维 在CBT干预中,针对来访者在具体情境下产生的绝对化、灾难化等自动化思维,通过结构化提问链引导其检验证据、识别认知扭曲(如以偏概全、读心术、灾难化预测),并协作生成更平衡、基于现实的替代性思维。 ## Prompt 从具体事件出发,依次追问:①当时发生了什么?你注意到了什么?②那一刻你心里自动冒出的想法是什么?③这个想法有证据支持吗?有没有被忽略的反面证据?④如果朋友处在同样情境,你会怎么劝他?⑤有没有其他可能的解释或更中性的看法?全程保持好奇、非评判姿态,不代答、不驳斥,仅协助来访者自己发现思维失真。 ## Objective 解构并重构单一自动化思维 ## Applicable Signals - 言语中出现‘永远’‘彻底’‘必须’‘应该’等绝对化用词 - 情绪反应强度显著高于事件客观严重性 - 行为回避与特定思维内容直接关联(如因‘被刺激’而回避奖学金话题) ## Contraindications - 来访者当前处于急性解离、思维奔逸或现实检验明显受损(如存在幻觉、妄想) - 情绪极度激越(如持续哭泣、躯体颤抖、言语破碎)尚未通过稳定化技术缓解 - 无法提供基本情境要素(时间、人物、行为、感受),思维呈弥散性空泛 ## Intervention Moves - 锚定具体事件→提取原初自动化思维→检验证据(支持/反驳)→识别认知扭曲类型→生成替代思维 ## Workflow Steps - 1. 共同确认触发事件及伴随情绪(例:‘你说同学提到奖学金时感到被刺激——当时具体发生了什么?你那时最强烈的感觉是什么?’) - 2. 提取未经加工的自动化思维(例:‘那一刻,你心里自动跳出来的第一句话是什么?不是你应该怎么想,而是你实际想到的那句。’) - 3. 引导证据核查(例:‘有哪些事实支持这个想法?有没有哪件事、哪个人、哪个细节和它不一致?’) - 4. 标注认知扭曲(仅在来访者能理解时简明命名,如‘这听起来像‘以偏概全’——用一次失败推断所有努力都白费’) - 5. 协作构建替代思维(例:‘如果把‘所有努力都白费了’换成一句既承认失落、又保留可能性的话,会是什么?’) ## Constraints - 单次聚焦一个自动化思维,不同时处理多个 - 避免使用专业术语解释扭曲类型,除非来访者主动询问或已建立概念共识 - 替代思维须由来访者自主提出或微调,咨询师不提供预设答案 ## Cautions - 警惕将提问变为质问或辩论;每轮提问后需停顿,给予充分思考与表达空间 - 若来访者连续三次无法提供反面证据,暂停技术,回归共情与正常化(如‘这确实很难想到别的可能,说明这个想法对你影响很深’) - 替代思维不必‘正确’,但需具备可检验性与现实锚点(如‘我这次没评上,但过去三年我帮老师整理的材料被多次采用’) ## Output Co
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 苏格拉底式提问处理自动化思维 skill do?
在CBT干预中,针对来访者在具体情境下产生的绝对化、灾难化等自动化思维,通过结构化提问链引导其检验证据、识别认知扭曲(如以偏概全、读心术、灾难化预测),并协作生成更平衡、基于现实的替代性思维。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 苏格拉底式提问处理自动化思维 --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.
