认知重构:睡眠与记忆信念干预
通过简明记忆理论讲解和具身化体验活动(如记忆力训练软件操作),挑战来访者关于‘课堂上必须记住所有内容’和‘睡眠不足必然导致记忆崩溃’的自动化负性认知,建立可训练、可改善的记忆能力观。
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# 认知重构:睡眠与记忆信念干预 通过简明记忆理论讲解和具身化体验活动(如记忆力训练软件操作),挑战来访者关于‘课堂上必须记住所有内容’和‘睡眠不足必然导致记忆崩溃’的自动化负性认知,建立可训练、可改善的记忆能力观。 ## Prompt 1. 简要澄清来访者当前的具体信念(例如:‘我昨晚没睡好,今天肯定记不住’); 2. 引入1–2条核心记忆原理(如:记忆是技能而非固定天赋;间隔复习比临时强记更有效;睡眠影响巩固但不决定编码能力); 3. 引导来访者操作简易记忆训练工具(如配对卡片、节拍节奏复述等),即时观察其可提升表现; 4. 共同归纳:‘刚才你完成了X次正确回忆——这说明记忆能力在当下是可用且可调的’; 5. 协同改写1条旧信念为新陈述(如:‘我记不住=我完了’ → ‘我记不住时,可以拆解任务+用复习策略+保障基础睡眠’)。 ## Objective 修正特定错误认知 ## Applicable Signals - 口头表达睡眠-记忆因果归因(如'我昨天只睡5小时,结果上课全忘了') - 回避记忆类学习任务并归因为'脑子坏了' - 否认过往成功记忆经验 ## Contraindications - 来访者当前处于急性危机或自伤意念活跃期 - 主要困扰为躯体症状未排除医学原因 - 来访者拒绝接受任何心理教育内容 ## Intervention Moves - 认知概念化简述 - 具身化行为实验 - 信念对比重述 - 微小成功锚定 ## Workflow Steps - 确认具体负性自动思维(例:'我睡不好就记不住,记不住就考砸,考砸就毁了人生') - 用类比或图表简述记忆三阶段(编码-巩固-提取)及睡眠在其中的有限作用 - 引导短时(≤5分钟)低压力记忆体验活动(如听3组数字后复述) - 共同识别体验中‘可调控变量’(如:专注时长、重复次数、环境干扰) - 协同生成1句个性化替代信念,并约定课后1次微实践(如:睡前20分钟做1组回忆练习) ## Constraints - 须在稳定咨询关系建立后使用;不可替代医学评估;不适用于重度抑郁伴显著认知阻滞者 ## Cautions - 避免陷入睡眠时长数字争论;聚焦‘功能恢复’而非‘完美睡眠’;若来访者提及长期失眠,需转介睡眠医学评估 ## Output Contract - 来访者能复述‘记忆能力可通过训练提升’并举例说明自身一次成功记忆体验 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: C:'我昨晚只睡4小时,今天物理课完全听不懂,脑子像浆糊。' - Therapist/Output: 咨询师:'听起来你把‘没睡好’直接等同于‘脑子不能工作’——我们试试看:现在闭眼10秒,回想你昨天晚饭吃了什么?……你刚刚准确提取了信息,说明‘编码-
- 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 认知重构:睡眠与记忆信念干预 skill do?
通过简明记忆理论讲解和具身化体验活动(如记忆力训练软件操作),挑战来访者关于‘课堂上必须记住所有内容’和‘睡眠不足必然导致记忆崩溃’的自动化负性认知,建立可训练、可改善的记忆能力观。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知重构:睡眠与记忆信念干预 --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.
