不合理信念辩论技术实施
围绕求助者具体不理性信念（如绝对化要求、以偏概全），运用苏格拉底式提问进行逻辑质疑、实证检验与替代性信念生成，促使其领悟信念-情绪-行为关系并启动修正。
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# 不合理信念辩论技术实施 围绕求助者具体不理性信念（如绝对化要求、以偏概全），运用苏格拉底式提问进行逻辑质疑、实证检验与替代性信念生成，促使其领悟信念-情绪-行为关系并启动修正。 ## Prompt 聚焦求助者已识别的1个核心不合理信念（如'我必须考第一，否则就一无是处'）；先用开放式提问澄清信念内容及隐含假设；继而通过逻辑质疑（'这个要求是否绝对成立？有无例外？'）、实证检验（'过去哪些证据支持/反驳这一想法？'）和去灾难化（'最坏结果真的不可承受吗？我能做什么？'）松动信念；最后协同生成更灵活、现实的替代信念（如'我可以努力争取好成绩，但价值不取决于单次考试'）。全程保持共情节奏，不否定情绪，只检视信念。 ## Objective 挑战并松动特定非理性信念 ## Applicable Signals - 求助者主动表达困惑（如'我明明很努力，为什么还是不行？'） - 在RET自助表中明确写出B项（如'我必须完美'） - 能复述自身情绪反应与事件之间的主观联结 ## Contraindications - 求助者处于强烈情绪崩溃或解离状态 - 信念内容涉及现实危险（如自伤合理化）需优先安全干预 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问 - 逻辑质疑 - 实证检验 - 去灾难化引导 - 替代信念协同生成 ## Workflow Steps - 确认并具象化目标信念（引用求助者原话，标注其类型：绝对化/以偏概全/糟糕至极） - 运用三类问题展开辩论：①逻辑类（'这个‘必须’对所有人成立吗？’）；②实证类（‘上次没考第一，生活真的崩塌了吗？’）；③效用类（‘这个想法帮你更专注，还是更焦虑？’） - 邀请求助者自主指出该信念的漏洞，并记录其语言 - 共同构建1–2条更弹性、可验证的替代信念，确保语句主语为‘我’、动词为现在时、不含绝对化词汇 - 简要链接新信念与情绪/行为预期变化（如‘如果相信‘我可以进步’，下次复习时紧张感可能会怎样？’） ## Constraints - 单次聚焦不超过1个信念；若出现多个，按情绪强度或功能损害度排序优先处理 - 避免使用‘你应该’‘其实不是这样’等矫正性语言，始终以‘我们一起来看看’为基调 ## Cautions - 警惕信念背后未言明的核心恐惧（如被抛弃、失去爱），若浮现则暂停辩论，转向情感接纳 - 当求助者反复否认逻辑漏洞时，暂停技术，检查咨询同盟或当前情绪负荷 ## Output Contract - 求助者能自主陈述该信念的逻辑漏洞，并尝试提出更灵活、现实的替代信念表述 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 求助者：'我这次考不好，我爸就再也不会认可我了。' - Therapist/Output: 咨询师：'您说
- 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 不合理信念辩论技术实施 skill do?
围绕求助者具体不理性信念（如绝对化要求、以偏概全），运用苏格拉底式提问进行逻辑质疑、实证检验与替代性信念生成，促使其领悟信念-情绪-行为关系并启动修正。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 不合理信念辩论技术实施 --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.