非理性信念具象化辨析微干预
针对求助者表述的抽象非理性信念(如‘我人际交往表现都很糟糕’),通过具体事件锚定、时间线拆解与行为归因澄清,促使其将泛化判断还原为可检验的具体情境,为后续认知重构奠定基础。
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# 非理性信念具象化辨析微干预 针对求助者表述的抽象非理性信念(如‘我人际交往表现都很糟糕’),通过具体事件锚定、时间线拆解与行为归因澄清,促使其将泛化判断还原为可检验的具体情境,为后续认知重构奠定基础。 ## Prompt 1. 锚定事件:聚焦求助者刚提及的典型生活事件(如‘和李某吵架’),确认时间、人物、地点、言行等基本要素; 2. 拆解时间线:引导按‘前—中—后’三段式复述:吵架前发生了什么?当时说了什么/做了什么?对方如何反应?你当时怎么想/感觉?之后发生了什么? 3. 归因澄清:区分‘这个事件中我的具体行为’与‘我对自己的整体评价’,提问:‘仅凭这一次吵架,能否代表你和所有人的全部交往?有没有其他不同的情境?’; 4. 共同标注:用简明语言共同总结该事件的客观要素(如‘周二早8点,李某说‘你昨晚太吵’,你回‘关你什么事’,随后冷战一上午’),并明确标注‘这是1件事,不是全部’。 ## Objective 将泛化性非理性信念解构为可观察、可验证的具体事件与行为 ## Applicable Signals - 求助者说‘我人际关系一直很差’‘我根本不会跟人相处’‘每次都会搞砸’ - 表述中无具体时间、人物、行为细节 - 情绪明显焦虑但归因模糊 ## Contraindications - 求助者语言混乱、逻辑断裂或拒绝配合澄清 - 信念内容涉及现实危险(如‘他们要害我’)需先启动安全评估 - 尚未建立基本信任,求助者明显防御或回避 ## Intervention Moves - 事件锚定 - 时间线三段式复述引导 - 行为-评价分离提问 - 共同标注客观事件链 ## Workflow Steps - 确认事件锚点(如‘你说和李某吵架让你觉得人际表现很糟——能说说那次具体发生了什么吗?’) - 引导三段式复述(前因、当场言行与反应、后续影响),必要时分句追问细节 - 区分陈述:将求助者混用的‘我’‘总是’‘全部’等泛化词,对应到该事件中的具体角色、行为、结果 - 共同生成一句客观事件摘要(含时间、人物、言行、即时反应),并明确标注其范围限定性 ## Constraints - 必须已有至少一个可追溯的生活事件细节作为锚点 - 全程保持中立、非评判语气,不否定感受,只澄清事实边界 ## Cautions - 避免直接反驳(如‘这不算什么’),聚焦还原事件本身 - 若求助者陷入自责循环,及时暂停归因澄清,先做情绪接纳 ## Output Contract - 求助者能清晰陈述‘哪一次、谁、什么时间、说了什么/做了什么、我当时怎么想/感觉’的完整事件链,并口头承认或点头确认:‘这件事确实发生了,但它不代表我所有的人际表现。’ ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 我觉得自己在宿
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 非理性信念具象化辨析微干预 skill do?
针对求助者表述的抽象非理性信念(如‘我人际交往表现都很糟糕’),通过具体事件锚定、时间线拆解与行为归因澄清,促使其将泛化判断还原为可检验的具体情境,为后续认知重构奠定基础。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 非理性信念具象化辨析微干预 --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.
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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.
