npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知重构教育干预 --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.
# 认知重构教育干预 通过提供关于口吃成因、疾病知识、考试压力与失眠关系的科学信息,帮助来访者识别并修正不健康、不科学的认知观念。 ## Prompt 向来访者清晰、简洁、非评判地传递经循证支持的生理/心理机制知识(如口吃非意志薄弱所致、失眠与急性应激的暂时性关联等);引导其对照自身原有想法,识别具体错误归因或灾难化表述;邀请其用自己的话复述新认知,并留意其语言或情绪中出现的认知松动迹象(如语气缓和、使用‘可能’‘原来’等修正性词汇)。 ## Objective 矫正病理性认知 ## Applicable Signals - 来访者主动提问病因类问题 - 来访者使用绝对化用语(如‘肯定治不好’‘一考砸就全完了’) - 来访者将躯体症状归因为严重器质性疾病 ## Contraindications - 来访者当前处于急性危机状态 - 来访者拒绝接受信息性解释 ## Intervention Moves - psychoeducation_delivery - cognitive_labeling - reality_testing_prompt ## Workflow Steps - 1. 以开放式问题确认来访者当前理解(例:‘您觉得失眠主要是因为什么?’) - 2. 基于其回答,选择1项最突出的错误认知,提供匹配的简明科学解释(≤3句话) - 3. 邀请来访者用自己的话重述该信息,并询问:‘这和您之前想的有什么不同?’ - 4. 捕捉并命名认知松动迹象(如点头、停顿、改口),不做过度解读 ## Constraints - 不替代医学诊断;所有健康信息须标注‘一般情况’或‘多数研究显示’等限定语 - 避免使用专业术语,须转化为生活化比喻或具象例子 - 单次干预时长控制在10–15分钟内,不强行推进至行为作业 ## Cautions - 若来访者出现明显羞耻或自我贬低反应,立即暂停知识灌输,转向共情锚定 - 不将‘科学认知’呈现为唯一正确答案,强调‘这是目前较被支持的理解方式’ ## Output Contract - 来访者能复述至少一项经澄清的科学认知,并表达认知松动迹象(如'原来不是我想的那样') ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我口吃是因为性格软弱,这辈子都改不了。’ - Therapist/Output: therapist: ‘口吃其实和神经肌肉协调发育有关,很多口吃者性格非常坚韧——就像运动员训练肌肉一样,口吃也可以通过特定练习改善。您觉得‘软弱’这个说法,和您平时面对困难的样子一致吗?’ - Notes: 用类比降低防御,嵌入现实检验提问 ### Example 2 - Client/Input: 来访者说:‘一失眠就是身体出大问题了,说不定是癌
- 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 认知重构教育干预 skill do?
通过提供关于口吃成因、疾病知识、考试压力与失眠关系的科学信息,帮助来访者识别并修正不健康、不科学的认知观念。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 认知重构教育干预 --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.
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.
