认知重评引导
在来访者识别出自动化思维后，引导其检验该思维的证据支持与反证，促使其生成更现实、灵活的替代性解释，从而中断负性情绪循环。适用于CBT框架下对不合理信念的即时干预。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知重评引导 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 认知重评引导 在来访者识别出自动化思维后，引导其检验该思维的证据支持与反证，促使其生成更现实、灵活的替代性解释，从而中断负性情绪循环。适用于CBT框架下对不合理信念的即时干预。 ## Prompt 1. 确认自动化思维的具体内容（如：'他语气不好=我不被喜欢'）； 2. 邀请来访者列举支持该想法的证据（‘有什么事实让我这么想？’）； 3. 引导寻找反证或替代解释（‘有没有其他可能？过去类似情境中发生了什么？’）； 4. 共同构建一个更平衡、有依据的替代性想法； 5. 评估情绪强度变化（0–10分），确认新解释的可接受度。 ## Objective 修正自动化思维 ## Applicable Signals - 来访者能清晰描述触发情境与伴随想法 - 情绪处于可对话水平（如焦虑/悲伤强度≤6/10） - 存在可检验的经验性事实基础 ## Contraindications - 来访者处于严重解离或现实检验能力受损状态 - 情绪强度过高导致无法进行理性对话 ## Intervention Moves - 思维具体化 - 证据检视 - 替代解释生成 - 情绪再评估 ## Workflow Steps - 确认自动化思维（聚焦一句话、可观察、可检验） - 引导证据检视（支持性证据 vs. 反证/例外） - 共同生成1–2个更现实、有依据的替代性解释 - 邀请来访者评估新解释的可信度与情绪变化 - 锚定微小成功（如：‘刚才你提到小学时朋友主动找你玩——这和‘没人喜欢我’矛盾吗？’） ## Constraints - 必须建立在个案概念化基础上，不脱离当前核心信念背景 - 避免直接否定来访者想法，始终以协作探索姿态推进 ## Cautions - 若来访者反复陷入‘全或无’归因，需先做正常化与心理教育，暂缓挑战 - 当替代解释引发新焦虑时，应暂停并转向行为实验验证 ## Output Contract - 来访者能口头陈述至少一个有依据的替代性解释，并报告情绪强度下降（主观评分降低≥2分） ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 同学微信回复冷淡，来访者想：‘他肯定讨厌我，以后都不会理我了。’ - Therapist/Output: 来访者提出：‘他上周还约我吃饭；也可能他刚忙完工作很累。我上次发消息他也隔了三小时才回。’ 情绪自评从8分降至5分。 - Notes: 用具体过往事件和情境变量松动绝对化推断 ### Example 2 - Client/Input: 课堂发言后老师没点评，来访者想：‘我说得太差，老师觉得我很蠢。’ - Therapist/Output: 来访者想到：‘老师对所有同学都只点头，没点评过任何人；而且课后有同学说我的观点有启发。’ 情绪自评从7分降至4分。 -
- 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 认知重评引导 skill do?
在来访者识别出自动化思维后，引导其检验该思维的证据支持与反证，促使其生成更现实、灵活的替代性解释，从而中断负性情绪循环。适用于CBT框架下对不合理信念的即时干预。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知重评引导 --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.