证据法引导式认知重评
针对特定情境下的灾难化自动思维(如‘我考不好就完了’),通过结构化苏格拉底式提问,引导来访者检视支持/反对证据、生成替代解释、校准现实概率,促发认知弹性与平衡替代想法的自主生成。
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# 证据法引导式认知重评 针对特定情境下的灾难化自动思维(如‘我考不好就完了’),通过结构化苏格拉底式提问,引导来访者检视支持/反对证据、生成替代解释、校准现实概率,促发认知弹性与平衡替代想法的自主生成。 ## Prompt 1. 锚定具体情境与原句:请来访者复述‘刚才那个让你特别紧张的情境里,你心里冒出的那句话是什么?’确认原话(如‘我考不好就完了’);2. 拆解隐含前提:‘这句话里,你觉得‘完了’具体指什么?最坏可能是什么?’;3. 证据探询:‘有哪些事实支持这个想法?哪些事实不支持它?有没有其他更中性或更可能的解释?’;4. 概率校准:‘如果满分10分,这件事实际发生的可能性是几分?为什么?’;5. 共同生成替代想法:邀请来访者用‘也许……更可能……’句式提出一个更平衡的想法,并指出一项现实依据(如‘上次模拟考没达标,但我仍顺利通过了期末考’)。全程保持苏格拉底式好奇,不否定、不替代,仅协助来访者调用自己的经验资源。 ## Objective 在单次会谈中完成一个微循环的认知重构 ## Applicable Signals - 来访者能清晰描述触发情境(如‘结课考前模拟考试’) - 能复述原自动思维语句(非泛化感叹) - 愿意配合追问且语言逻辑基本连贯 ## Contraindications - 思维内容模糊笼统(如‘我完了’无具体指向) - 来访者处于高度解离或激越状态 - 尚未建立基本治疗同盟与心理教育基础 ## Intervention Moves - 锚定原句复述 - 隐含前提澄清 - 双向证据探询(支持/反对) - 替代解释生成 - 概率量化校准 - 共同建构平衡替代想法 ## Workflow Steps - 锚定具体情境与原句 - 拆解隐含前提 - 证据探询(支持/反对/替代) - 概率校准 - 共同生成替代想法并确认现实依据 ## Constraints - 必须在已开展基础心理教育(如焦虑循环模型)之后使用 - 单次聚焦一个思维句子,不跨情境叠加 - 替代想法须由来访者自主产出,治疗师仅作归纳与镜映 ## Cautions - 避免陷入逻辑辩论或事实纠正;重点在思维弹性而非‘对错’ - 若来访者连续三次无法提供反证,暂停技术,回归共情与正常化 - 不将‘替代想法’强设为‘积极想法’,允许其保留风险但降低灾难权重 ## Output Contract - 来访者生成至少一个更平衡的替代想法,并能指出1项支持该想法的现实依据 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘这次模拟考要是不及格,我就彻底完了。’ - Therapist/Output: 来访者生成替代想法:‘即使这次不及格,我也曾从低分反弹过,而且补考制度存在——上周我查到教务处通知,补
- 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 证据法引导式认知重评 skill do?
针对特定情境下的灾难化自动思维(如‘我考不好就完了’),通过结构化苏格拉底式提问,引导来访者检视支持/反对证据、生成替代解释、校准现实概率,促发认知弹性与平衡替代想法的自主生成。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 证据法引导式认知重评 --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.
