认知连续体技术实施
使用带刻度的连续体线图，帮助来访者识别并修正两极化思维，将绝对化自我评价置于相对化、可变的维度中。适用于来访者出现非黑即白的自我标签（如'我是个心胸狭窄的人'）时。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知连续体技术实施 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
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# 认知连续体技术实施 使用带刻度的连续体线图，帮助来访者识别并修正两极化思维，将绝对化自我评价置于相对化、可变的维度中。适用于来访者出现非黑即白的自我标签（如'我是个心胸狭窄的人'）时。 ## Prompt 1. 在纸上画一条水平线，两端明确标注极端锚点（如左端'0-10：心胸最宽广的人'，右端'90-100：心胸最狭窄的人'）； 2. 邀请来访者不加评判地将自己当前状态标在线上； 3. 若其标记靠近任一极端，温和询问：'这个位置是否完全固定？有没有可能在某些情境下更靠近另一端？'； 4. 引导其命名1–2个中间状态（如'有时宽容，有时计较'），并确认该描述比极端标签更贴近真实经验。 ## Objective 修正两极化思维 ## Applicable Signals - 使用全称化、绝对化自我陈述（如'我就是…'、'我永远是…'） - 情绪反应与自我评价强度严重失配 - 对单一事件做出泛化道德定性（如'有报复想法=我是坏人'） ## Contraindications - 来访者处于急性自杀意念或现实检验严重受损 - 当前会谈以危机稳定为首要目标 ## Intervention Moves - 具身化绘图（纸笔操作） - 锚点语义澄清 - 位置邀请而非质询 - 中间态共构（协同命名渐变状态） ## Workflow Steps - 绘制带刻度的连续体线，两端用来访者原语言锚定极端状态 - 邀请来访者自主标记当前自我感知位置 - 基于其标记位置，探索情境依赖性与变化可能性 - 协同命名至少一个符合其经验的中间状态描述 - 确认该中间描述在情绪体验与行为表现上的可观察依据 ## Constraints - 必须使用来访者原话中的关键词构建锚点（如其说'心胸窄'，则锚点须含'心胸'而非替换为'包容度'） - 不可跳过自我定位步骤直接提供中间选项 ## Cautions - 避免在线上预设‘健康区间’（如标出50分中点并暗示‘应在此处’） - 若来访者拒绝标记，暂停技术，先处理阻抗或羞耻感 ## Output Contract - 来访者在连续体线上标出自身位置，并能说出至少一个中间状态描述（如'有时宽容，有时计较'） ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说：'我就是个心胸特别窄的人，装满仇恨，根本不配当妈妈。' - Therapist/Output: 咨询师画线，锚点为'0-10：心胸最宽广的人'与'90-100：心胸最狭窄的人'；来访者标在85；经引导后说出：'其实上周孩子发烧时我整夜照顾他，那时好像没那么计较。' - Notes: 成功产出中间态描述，且关联具体可验证行为。 ## Files - `references/evidence.md` - `referen
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 认知连续体技术实施 skill do?
使用带刻度的连续体线图，帮助来访者识别并修正两极化思维，将绝对化自我评价置于相对化、可变的维度中。适用于来访者出现非黑即白的自我标签（如'我是个心胸狭窄的人'）时。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知连续体技术实施 --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.