考试焦虑认知重建会谈
在咨询中期阶段,针对高中生考试焦虑中的自动化消极思维(如‘考不好会被笑话’),系统识别、挑战并替换为适应性认知。适用于已有初步咨访关系、能识别情绪-思维联结的来访者。
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# 考试焦虑认知重建会谈 在咨询中期阶段,针对高中生考试焦虑中的自动化消极思维(如‘考不好会被笑话’),系统识别、挑战并替换为适应性认知。适用于已有初步咨访关系、能识别情绪-思维联结的来访者。 ## Prompt 1. 引导来访者复述最近一次考试前的具体情境、身体反应(如头皮发紧、发抖)及同步浮现的想法;2. 共同标注其中的自动化消极思维(如‘我一定要考好’‘考不好会被笑话’),命名其认知扭曲类型(如全或无、灾难化、以偏概全);3. 用苏格拉底式提问检验证据:‘有没有反例?最坏结果真的会发生吗?别人会怎么想?’;4. 协同生成具体、现实、自我支持的替代性思维(如‘我只要像平时练习时一样考就好’‘即使没考好,老师和同学也不会笑我’);5. 要求当场朗读3遍,并布置书面记录每日1次典型情境与新旧思维对照的作业。 ## Objective 替换考试相关自动化消极思维为适应性认知 ## Applicable Signals - 来访者能清晰描述考试前紧张时的躯体感受与内心独白 - 表达对他人评价的过度担忧 - 出现‘必须成功’‘不能出错’等绝对化要求 ## Contraindications - 来访者处于急性危机或自杀意念活跃期 - 无法建立基本语言沟通或现实检验能力受损 ## Intervention Moves - 自动化思维识别与标注 - 认知扭曲类型命名 - 苏格拉底式质疑 - 协作式替代思维生成 - 即时朗读强化 ## Workflow Steps - 复述考试情境与身心反应 - 识别并标注自动化消极思维 - 归类认知扭曲类型 - 用证据检验思维真实性 - 生成并内化替代性积极思维 - 布置结构化家庭作业 ## Constraints - 需确保来访者已具备基本情绪觉察与语言表达能力 - 每次会谈中替代思维须具个体化、口语化、可操作性,避免空泛口号 ## Cautions - 避免直接否定来访者想法而引发阻抗;应共情其焦虑背后的合理需求(如被接纳、自我价值感) - 替代思维不可违背来访者核心信念过远,宜从微小调整开始(如将‘必须考第一’改为‘尽力而为即可’) ## Output Contract - 来访者能自主识别至少3个典型消极思维,并口头陈述2条以上替代性积极思维 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:'一想到考试就心跳加速,脑子里全是‘考砸了就完了’‘别人都比我强’ - Therapist/Output: therapist: '你刚才提到‘考砸了就完了’——这个想法出现时,身体哪里最紧?有没有哪次其实没考砸,但当时也这么想?如果朋友这么说,你会怎么回应他?' - Notes: 聚焦情境锚定、身体信号联结与温和质疑 ## Files - `referen
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 考试焦虑认知重建会谈 skill do?
在咨询中期阶段,针对高中生考试焦虑中的自动化消极思维(如‘考不好会被笑话’),系统识别、挑战并替换为适应性认知。适用于已有初步咨访关系、能识别情绪-思维联结的来访者。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 考试焦虑认知重建会谈 --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.
