npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 三维度备考准备框架 --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.
# 三维度备考准备框架 指导学生系统开展知识、应试技能、心态三方面考前准备,将抽象'充分备考'转化为可执行、可检查的具体行动清单。 ## Prompt 引导学生分三栏列出:①知识准备(如:完成《普通心理学》第3-5章概念梳理与错题重做);②应试技能准备(如:限时完成2套真题并分析时间分配偏差);③心态准备(如:每天考前10分钟正念呼吸+自我肯定语句朗读)。每项需具体到科目/场景/动作,明确下周内首个可验证执行节点(如'周三晚8点开始执行第①项'),并共同确认可行性。 ## Objective 结构化考前准备行为启动 ## Applicable Signals - 口头表达‘我不知道从哪开始复习’ - 回避讨论具体考试科目或题型 - 描述备考时出现茫然、拖延、反复切换任务 ## Contraindications - 学生已具备完整备考计划但执行受情绪阻滞,需先处理情绪障碍 ## Intervention Moves - 具象化行为命名(如‘错题重做’而非‘好好复习’) - 微小承诺锚定(≤30分钟首节点) - 三栏并列书写以建立行为可见性 ## Workflow Steps - 1. 共同识别当前最紧迫的一门考试及最模糊的一个环节(知识/题型/状态) - 2. 分别填写三维度清单,每栏限1–2项,要求含动词+宾语+可观察结果(如‘默写5个核心定义并自评准确率’) - 3. 为每项标注下周内首个执行时间点(精确到日期与钟点) - 4. 双方口头复述执行节点,确认无歧义后记录于共享备忘 ## Constraints - 不替代认知重构或情绪调节技术;若学生存在显著抑郁、自我否定或躯体化症状,须暂停本框架并转入安全评估 ## Cautions - 避免将‘心态准备’泛化为‘保持自信’等不可操作表述;必须落实为具体行为(如呼吸次数、语句内容、录音回放等) - 若学生连续两次无法提出任何具体项,提示可能需前置动机探索或安全感建立 ## Output Contract - 学生完成个性化三维度备考清单(含具体科目、技能项、心态调节方法各1-2项)并确认下周执行节点 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 学生说:‘我啥都不会,根本没法开始。’ - Therapist/Output: therapist:‘我们先聚焦一门课——比如《发展心理学》,你愿意用5分钟,写下‘最想搞懂的1个知识点’‘最怕遇到的1种题型’‘考前最常出现的身体反应’吗?我们一项一项来填。’ - Notes: 用‘一门课’‘5分钟’‘一项一项’降低启动门槛 ### Example 2 - Client/Input: 学生列出:‘多看书’‘练题’‘放松’ - Therapist/Output: therapist:‘我们把它
- 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 三维度备考准备框架 skill do?
指导学生系统开展知识、应试技能、心态三方面考前准备,将抽象'充分备考'转化为可执行、可检查的具体行动清单。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 三维度备考准备框架 --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.
