苏格拉底式提问引导行为实验
在认知重构中期阶段,当来访者已识别出具体歪曲自动思维后,运用苏格拉底式提问探询证据与替代解释,协同构建可证伪的现实假设,并支持其完成一次低门槛、即时可做的微行为实验,以实现‘想法≠事实’的具身化觉察。
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# 苏格拉底式提问引导行为实验 在认知重构中期阶段,当来访者已识别出具体歪曲自动思维后,运用苏格拉底式提问探询证据与替代解释,协同构建可证伪的现实假设,并支持其完成一次低门槛、即时可做的微行为实验,以实现‘想法≠事实’的具身化觉察。 ## Prompt 1. 确认来访者当前具体歪曲认知(如'他们都在看我取笑我');2. 用苏格拉底式提问澄清证据、替代解释与后果(例:'你看到什么确切迹象表明她们在取笑你?有没有其他可能的解释?如果她们没在看你,会发生什么?');3. 共同命名该认知的歪曲类型(如‘读心术’或‘过度概括’);4. 协同形成可操作的实验假设(格式:'如果我______,那么______会/不会发生');5. 设计一次1–3分钟内可完成的现场微验证(如抬头直视3秒并观察他人反应);6. 在咨询室内做简短想象预演,确认意愿后支持其当场或即刻执行。 ## Objective 将认知质疑转化为可操作的现实检验行动 ## Applicable Signals - 来访者使用绝对化语言('都''永远''肯定') - 出现可观察的回避动作(低头、躲闪目光) - 对某类社交线索存在系统性误读(如将中性表情解读为嘲笑) ## Contraindications - 来访者处于解离、严重现实感丧失或急性应激状态 - 认知内容符合精神病性标准(如被控制妄想、言语性幻听支撑的信念) - 尚未完成自动思维识别与基础正常化(如未区分'想法'与'事实') ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问(证据探询、替代解释、后果评估) - 歪曲类型命名与正常化 - 共构可证伪的行为实验假设 - 微暴露预演(想象→现场渐进) - 现实检验反馈闭环('刚才发生了什么?和你预期一致吗?') ## Workflow Steps - 确认并复述来访者的具体负性预测 - 运用3轮以内苏格拉底提问探询支持该预测的证据及替代解释 - 共同命名歪曲类型,并简要正常化(如:'这是焦虑常有的快速判断,大脑在试图保护你') - 协同构建一个‘如果…那么…’格式的可检验假设 - 设计一次低门槛、即时可做的微验证行动(含动作、时长、观察目标) - 在咨询室内进行30秒想象预演,确认身体与意愿准备度 - 支持来访者现场执行(or约定1小时内完成),并约定反馈时间 ## Constraints - 实验必须聚焦外部现实线索(他人行为、环境细节),而非内在感受 - 首次实验时长≤3分钟、场景可控(如咨询室门口、走廊安静处) - 不强制结果导向;重点在于体验‘想法≠事实’的觉察 ## Cautions - 避免提问变成质疑或驳斥,始终保持好奇与协作姿态 - 若来访者拒绝实验,退回动机访谈与安全行为分析,不强行推进 - 实验后必须留出时间处理情绪反应与认知更新 ## Output Contract -
- 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 苏格拉底式提问引导行为实验 skill do?
在认知重构中期阶段,当来访者已识别出具体歪曲自动思维后,运用苏格拉底式提问探询证据与替代解释,协同构建可证伪的现实假设,并支持其完成一次低门槛、即时可做的微行为实验,以实现‘想法≠事实’的具身化觉察。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 苏格拉底式提问引导行为实验 --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.
