苏格拉底提问联合箭头向下技术识别自动思维链
在社交焦虑治疗中期评估与模型共建阶段,使用苏格拉底式开放式追问与箭头向下技术,从来访者具身化语言(如躯体反应、即时行为)出发,逐层解构其表层陈述,定位隐含的社会评价假设与自我价值判断,生成可命名、可回溯的三阶自动思维链(事件→评价→核心信念),并获来访者言语确认。
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# 苏格拉底提问联合箭头向下技术识别自动思维链 在社交焦虑治疗中期评估与模型共建阶段,使用苏格拉底式开放式追问与箭头向下技术,从来访者具身化语言(如躯体反应、即时行为)出发,逐层解构其表层陈述,定位隐含的社会评价假设与自我价值判断,生成可命名、可回溯的三阶自动思维链(事件→评价→核心信念),并获来访者言语确认。 ## Prompt 从来访者描述的具体社交事件及即时反应出发,选取一句简短、重复性负面自我陈述(如‘我晃头了’)作为起点;用开放式苏格拉底提问(如‘如果这发生了,对你意味着什么?’‘最糟糕的结果会是什么?’)连续追问,每轮追问后确认理解;沿情绪/意义线索向下推进,直至浮现可命名的自动思维链(含认知-评价-自我价值维度),并邀请来访者确认其真实感。 ## Objective 自动思维识别与具身化锚定 ## Applicable Signals - 来访者使用具身化语言(如‘我晃头了’‘心狂跳’)表达不适 - 陈述中隐含社会评价假设(如‘别人会觉得我奇怪’) - 同一类事件反复引发相似情绪强度(SUDs≥5) ## Contraindications - 来访者语言表达严重受限或存在现实检验障碍 - 当前会谈焦点为安全危机处理 - 尚未建立足够信任导致回避深层探索 ## Intervention Moves - 苏格拉底式开放式追问 - 箭头向下追踪意义链 - 具身化锚定(将躯体反应与认知联结) - 共情性确认(‘听起来那刻你真的感到……’) ## Workflow Steps - 1. 选取具身化初始陈述(如‘我晃头了’) - 2. 第一轮苏格拉底提问:‘如果晃头被看到,对你意味着什么?’ - 3. 捕捉回应中的评价性短语(如‘别人会觉得我奇怪’),标记为中间节点 - 4. 第二轮提问:‘如果别人真这么想,对你来说最难以承受的是什么?’ - 5. 追至自我价值层面(如‘我不合格’),形成三阶链:事件→评价→核心信念 - 6. 复述整条链,请来访者确认真实性与典型性 ## Constraints - 单次聚焦不超过1条初始陈述 - 每轮追问≤3次,避免逻辑强迫 - 必须获得来访者对最终思维链的言语确认(如‘是的,我确实这么想’) ## Cautions - 避免将‘别人会觉得我奇怪’直接转述为‘你太敏感’——须保持中立描述 - 若出现强烈羞耻或退缩,立即暂停并回归正常化反馈 - 不替代行为实验,仅用于认知评估阶段 ## Output Contract - 生成至少1条可命名、可回溯的自动思维链(格式:‘A→B→C’,含事件触发、社会评价、自我价值判断三要素),并获来访者明确言语确认其真实性 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我一说话就脸红,肯定显得很蠢。’
- 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 苏格拉底提问联合箭头向下技术识别自动思维链 skill do?
在社交焦虑治疗中期评估与模型共建阶段,使用苏格拉底式开放式追问与箭头向下技术,从来访者具身化语言(如躯体反应、即时行为)出发,逐层解构其表层陈述,定位隐含的社会评价假设与自我价值判断,生成可命名、可回溯的三阶自动思维链(事件→评价→核心信念),并获来访者言语确认。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 苏格拉底提问联合箭头向下技术识别自动思维链 --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.
