苏格拉底式提问引导认知检视
在认知行为咨询中,当来访者呈现可经验检验的非理性自动思维时,使用结构化三问(证据追问、替代解释邀请、现实细节锚定)促使其发展元认知觉察与认知弹性。严格限定于第2–6次正式咨询阶段、稳定咨访关系基础上。
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# 苏格拉底式提问引导认知检视 在认知行为咨询中,当来访者呈现可经验检验的非理性自动思维时,使用结构化三问(证据追问、替代解释邀请、现实细节锚定)促使其发展元认知觉察与认知弹性。严格限定于第2–6次正式咨询阶段、稳定咨访关系基础上。 ## Prompt 聚焦来访者刚表达的自动思维,依次提出三个递进式问题:①‘有哪些证据能证明你的想法?’(检验支持性证据);②‘还有没有其他可能的原因或解释?’(拓展归因视角);③‘他是怎么跟你说的?/当时具体发生了什么?’(锚定现实细节)。全程保持好奇、非评判语气,不代答、不驳斥,仅协助来访者接触自身思维与经验之间的缝隙。 ## Objective 促发认知弹性与元认知觉察 ## Applicable Signals - 使用‘如果…就一定…’‘永远不可能’‘所有人都觉得’等绝对化表述 - 情绪反应强度显著高于事件客观严重性 - 陈述缺乏具体行为或言语依据,依赖假设推演 ## Contraindications - 来访者处于急性情绪崩溃或解离状态 - 思维内容涉及现实危险需优先安全干预 - 来访者明确拒绝探索思维逻辑 ## Intervention Moves - 开放式证据追问 - 替代解释邀请 - 现实细节锚定 ## Workflow Steps - 确认自动思维内容(复述+命名,如‘你刚才说‘我肯定会被抛弃’,这是此刻最强烈的念头吗?’) - 依序提出苏格拉底三问,每问后留白等待,不填充沉默 - 对来访者回应做简要归因标注(如‘你提到他其实没说过这句话——这说明这个想法可能来自你的担心,而非他的表态’) - 共同总结微小认知松动点(如‘刚才我们发现,至少有一件事是他亲口说的,和你原来想的不一样’) ## Constraints - 必须在稳定咨访关系基础上使用;不可用于首次咨询早期 - 避免连续追问引发防御或羞耻;每次最多启动1轮完整三问 - 若来访者连续两次无法提供任何反例或替代解释,应暂停并转向行为激活或共情验证 ## Cautions - 禁用‘你不该这么想’‘这不合逻辑’等评价性语言 - 不将‘正确答案’作为目标;目标是提升元认知距离感 - 若来访者出现躯体不适(如发抖、失语),立即中止并切换至 grounding 技术 ## Output Contract - 来访者能自主提出至少一个反例、替代解释或模糊化原信念(例如:‘其实他也没说一定会抛弃我’‘也许他纠结是因为在乎,不单因为我美不美’‘我之前也误会过别人的话’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者:‘只要我犯一次错,老板就再也不会信任我了。’ - Therapist/Output: 咨询师:‘有哪些事曾让你觉得老板信任你?最近一次他交给你重要任务是什么时候?有没
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- Files
- Triggers
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在认知行为咨询中,当来访者呈现可经验检验的非理性自动思维时,使用结构化三问(证据追问、替代解释邀请、现实细节锚定)促使其发展元认知觉察与认知弹性。严格限定于第2–6次正式咨询阶段、稳定咨访关系基础上。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 苏格拉底式提问引导认知检视 --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.
