npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 例外事件扩大性提问 --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.
# 例外事件扩大性提问 针对来访者已发生的积极行为偏差(如某日超常学习时长),用开放式提问探究内因与外因,强化其对自身能动性的觉察与归因。 ## Prompt 聚焦来访者报告过的具体积极行为实例(需明显偏离其常态基线),以中性、好奇、非评判语气发起开放式提问,引导其回忆情境细节,并特别关注其可识别、可复现的可控因素(如自身行动、选择、微小调整、他人支持性互动等);避免归因于运气、天赋或不可控外部力量。 ## Objective 激活来访者对自身资源与控制感的具身认知 ## Applicable Signals - 来访者提及‘那天我多学了’‘有次我居然坚持下来了’等带有时间标记的积极偏差描述 - 来访者语调/停顿/肢体语言显示对该事件存在轻微自我惊讶或隐含自豪感 - 咨询关系已建立基本信任,且处于SFBT的资源探索阶段 ## Contraindications - 积极实例由外部强制导致(如被家长全程监看) - 来访者对此类事件表现出强烈羞耻或回避 - 当前会谈处于危机干预 or 安全评估优先阶段 ## Intervention Moves - 使用‘我记得你上次说过…’锚定具体事件,增强可信度与连续性 - 以‘能告诉我你是怎么做到的吗?’为核心句式,保持开放与赋能导向 - 跟进追问‘当时你做了什么不同的事?’‘谁/什么帮了一点点?’‘如果重来一次,你觉得哪一步最可能复制?’ ## Workflow Steps - 确认例外事件的具体性(时间、行为、持续时长、可观察结果) - 使用赞美技术简要肯定该行为本身及其意义 - 发起扩大性提问,聚焦可控、可迁移的因素 - 倾听并镜像复述来访者提到的任何自主性线索(如‘关掉手机’‘主动问了问题’) - 轻度归因强化:‘所以是你自己选择了那个时刻开始专注——这个选择,现在还能用吗?’ ## Constraints - 不预设原因,不提供解释,不替来访者总结 - 不将例外泛化为‘你应该总是这样’ - 单次提问不超过2轮深度追问,避免过度分析破坏希望感 ## Cautions - 若来访者回答模糊或退缩,立即退回赞美或切换至‘刻度尺提问’(如‘这件事在0-10分中算几分?为什么不是更低?’) - 警惕将‘例外’重构为‘本应如此’,须始终维持‘这是你创造的,而非本该有的’立场 ## Output Contract - 来访者能自主说出至少一个促成例外的可控因素(如‘那天我关掉了手机’‘补习班老师当天表扬了我’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者:‘周三我学了7小时,但那天很奇怪,平时根本坐不住。’ - Therapist/Output: 咨询师:‘我记得你上次说过,补习班老师曾经给你做过一个学习计划……能告诉我你是怎么做到的吗?’
- 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 例外事件扩大性提问 skill do?
针对来访者已发生的积极行为偏差(如某日超常学习时长),用开放式提问探究内因与外因,强化其对自身能动性的觉察与归因。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 例外事件扩大性提问 --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.
