不合理信念识别与矛盾揭示
在合理情绪疗法（REBT）框架下，通过苏格拉底式提问揭示来访者陈述中由绝对化、以偏概全等认知扭曲引发的逻辑矛盾，促使其自发觉察非理性信念与自身提供的现实证据之间的不一致。聚焦单点矛盾，严格基于来访者自述内容操作。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 不合理信念识别与矛盾揭示 --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.
# 不合理信念识别与矛盾揭示 在合理情绪疗法（REBT）框架下，通过苏格拉底式提问揭示来访者陈述中由绝对化、以偏概全等认知扭曲引发的逻辑矛盾，促使其自发觉察非理性信念与自身提供的现实证据之间的不一致。聚焦单点矛盾，严格基于来访者自述内容操作。 ## Prompt 当来访者呈现全称判断（如'所有人都比我优秀'）且能提供部分反例时，采用连续性具体化提问：1）将其泛化表述极端化推演（'那你在所有方面都是最差的？'）；2）锚定其已陈述的现实证据（'你刚才说高考成绩很好'）；3）明确指出陈述间逻辑断层（'这和你之前说的似乎存在矛盾'），暂停等待其自我觉察反应。全程保持中立好奇语气，不否定感受，只校准认知与事实的匹配度。 ## Objective 促进认知觉察 ## Applicable Signals - 来访者表达'所有人都比我优秀'等全称判断 - 来访者能提供部分反例（如高考成绩好） - 咨访关系已建立信任基础 ## Contraindications - 来访者处于急性情绪崩溃或解离状态 - 尚未完成基本情绪接纳与共情联结 - 缺乏现实检验能力（如精神病性症状） ## Intervention Moves - 极端化推演提问 - 现实证据锚定 - 矛盾显化陈述 ## Workflow Steps - 确认来访者泛化表述（复述+语气确认） - 选择其自述的1个可验证事实进行锚定 - 构建逻辑对比句（'你说X，又说Y，这两者如何同时成立？'） - 沉默等待5-8秒，观察非语言反应 - 若来访者未自发回应，则轻问：'这个差异让你想到什么？' ## Constraints - 必须基于来访者自己说出的事实，不可引入外部信息 - 每次仅聚焦1个矛盾点，避免多线质询 - 提问后必须留白，禁止立即解释或代答 ## Cautions - 避免让来访者感到被驳斥或羞辱；所有提问需包裹在共情语境中 - 若来访者出现明显退缩或防御，立即切换至支持性回应并暂停技术应用 ## Output Contract - 来访者自发指出自身陈述的矛盾，并开始质疑该信念的合理性 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 我感觉各方面都不如别人，感觉身边人都比我优秀。 - Therapist/Output: 那你说感觉所有人都比你优秀，后面又说高考和平时成绩都还可以，存在前后矛盾，如何解释呢？ - Notes: 精准复用原文对话结构，保持中性语调 ## Files - `references/evidence.md` - `references/evidence_manifest.json` ## Triggers - 来访者使用全称量词（所有人/永远/从不/总是）表达自我评价 - 来访者在同一次会谈中自发提供与该泛化判断
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 不合理信念识别与矛盾揭示 skill do?
在合理情绪疗法（REBT）框架下，通过苏格拉底式提问揭示来访者陈述中由绝对化、以偏概全等认知扭曲引发的逻辑矛盾，促使其自发觉察非理性信念与自身提供的现实证据之间的不一致。聚焦单点矛盾，严格基于来访者自述内容操作。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 不合理信念识别与矛盾揭示 --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.