焦点解决式学习进程可视化
引导来访者每日记录实际学习时长、有效学习时长、所用教材及掌握知识点,将抽象考试压力具象为可追踪、可拆解的学习行为单元。适用于考前焦虑伴执行功能波动或自我监控弱化的来访者。
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# 焦点解决式学习进程可视化 引导来访者每日记录实际学习时长、有效学习时长、所用教材及掌握知识点,将抽象考试压力具象为可追踪、可拆解的学习行为单元。适用于考前焦虑伴执行功能波动或自我监控弱化的来访者。 ## Prompt 以资源取向和具体化技术切入:先共情来访者对‘整本书’‘整场考试’的无力感;随后将宏观压力锚定至可观察、可计数的微观单元(如‘300个核心考点’);再结构化布置日志任务,明确四项必填要素(实际时长、有效时长、书目、知识点),强调其作为‘自我觉察工具’与‘微小进步证据’的双重功能;结尾用‘下次从你做了什么开始谈’收束,强化来访者主体性与行动起点。 ## Objective 将模糊焦虑转化为具体、可观测、可干预的学习行为指标 ## Applicable Signals - 来访者使用模糊量词(如‘有时候’‘连着好几天’)描述学习行为 - 出现灾难化比喻(如‘无形的怪兽’) - 自我评价呈现全或无倾向(如‘我完全没学’) ## Contraindications - 来访者有严重注意力障碍无法完成结构化记录 - 当前处于急性危机或自伤风险未稳定 ## Intervention Moves - 具体化技术 - 资源取向重构 - 例外隐喻转化(怪兽→300个知识点) - 家庭作业布置(结构化、低门槛、具象化) ## Workflow Steps - 1. 共情并命名模糊焦虑体验(如‘面对整本书的无力感’) - 2. 将考试压力解构为可数、可触的学习单元(如核心考点数量) - 3. 明确日志四要素定义与填写示例(避免歧义) - 4. 赋予日志双重意义:自我觉察工具 + 微小进步证据 - 5. 以‘下次从你做了什么开始谈’收尾,激活来访者能动性 ## Constraints - 日志格式必须极简(手写/电子均可,单页内完成) - 首次布置不设最低时长要求,重在启动与如实记录 - 不将日志结果用于评价或批评,仅作为共同观察素材 ## Cautions - 避免将‘有效学习时长’定义为外部标准(如‘必须专注60分钟’),而由来访者自主标注 - 若来访者连续两次未完成,需回溯原因而非强化任务要求 - 不将知识点掌握等同于正确率,允许记录‘初步理解’‘存疑点’等中间状态 ## Output Contract - 来访者能独立填写含4项要素(实际学习时长、有效学习时长、所用教材、掌握/接触的知识点)的简易学习日志,并在下次咨询中主动呈现至少一次记录 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我根本学不进去,一翻开书就烦,三天都没碰数学。’ - Therapist/Output: 咨询师:‘我听到你被数学压得喘不过气——那我们试试把这本厚书变成一张小地图?比如高考数学真正要考的
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 焦点解决式学习进程可视化 skill do?
引导来访者每日记录实际学习时长、有效学习时长、所用教材及掌握知识点,将抽象考试压力具象为可追踪、可拆解的学习行为单元。适用于考前焦虑伴执行功能波动或自我监控弱化的来访者。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 焦点解决式学习进程可视化 --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.
