负性自动化思维连续谱挑战
使用0–100分连续谱技术评估并松动来访者对负性自动化思维的主观确信度,通过证据探询与归因命名启动认知重评,适用于CBT第二阶段核心认知重构环节。
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# 负性自动化思维连续谱挑战 使用0–100分连续谱技术评估并松动来访者对负性自动化思维的主观确信度,通过证据探询与归因命名启动认知重评,适用于CBT第二阶段核心认知重构环节。 ## Prompt 向来访者呈现其表达的负性自动化思维(如'一定是我不够有魅力,他才会离开我'),明确邀请其用0–100分连续谱评估对该信念的相信程度;若分数≥30分,温和追问支持该信念的证据及反证,协助其发现归因偏差;不强行驳斥,而是锚定其主观确信度变化作为认知松动的起点。 ## Objective 降低负性自动化思维的主观确信度,启动认知重评 ## Applicable Signals - 言语中出现'一定''必须''永远''完全''毫无价值'等绝对化用词 - 伴随明显情绪唤起(如语速加快、音调升高、身体前倾) - 在描述事件时忽略情境变量,聚焦自我贬低归因 ## Contraindications - 来访者处于急性解离、现实感丧失或意识模糊状态 - 思维内容符合精神病性症状标准(如系统性迫害妄想、被控制体验) - 咨访关系尚未建立基本信任(如来访者频繁回避眼神、拒绝回答开放式问题) ## Intervention Moves - 连续谱评分锚定 - 证据探询(支持/反证) - 归因方式命名(如'全或无归因''读心术''过度概括') ## Workflow Steps - 1. 精准复述来访者原话中的负性自动化思维,确认理解无误 - 2. 引入0–100分连续谱:'0分表示完全不信,100分表示深信不疑,请给这个想法打个分' - 3. 记录初始分数,询问:'是什么让你给了这个分数?有没有哪怕一点点理由让你觉得它可能不完全成立?' - 4. 共同检视支持与反证,标注归因偏差类型(不作诊断性标签,仅作描述) - 5. 邀请尝试微小修正:'如果这个分数下降5–10分,你会注意到自己哪一点不同?' ## Constraints - 必须在已建立安全联盟的前提下使用 - 评分须由来访者自主给出,咨询师不得代答或暗示合理区间 - 首次使用时避免同时挑战多个思维,聚焦1个最鲜活、情绪载荷最高的例子 ## Cautions - 避免将'降低分数'本身作为目标,重点在于引发元认知觉察 - 若分数无变化,不视为失败,可转为行为实验或意象重构等替代路径 - 需同步监测躯体反应,防止过度认知负荷诱发焦虑升级 ## Output Contract - 来访者能自主报告对该思维的确信度下降(如从70分降至40分以下),并至少提出1条初步替代性想法(如'也许还有其他原因'或'上次他主动联系过我'),无需逻辑严密,重在产生松动感。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者:'如果他勇敢一点,那我们的故事就能够继续。' -
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 负性自动化思维连续谱挑战 skill do?
使用0–100分连续谱技术评估并松动来访者对负性自动化思维的主观确信度,通过证据探询与归因命名启动认知重评,适用于CBT第二阶段核心认知重构环节。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 负性自动化思维连续谱挑战 --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.
