npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 期望水平调适引导 --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.
# 期望水平调适引导 引导学生识别并降低不切实际的自我期望,接纳失败与渐进成长过程,缓解因理想-现实自我冲突引发的考试焦虑。 ## Prompt 1. 共情确认:'听起来你非常在意这次考试的结果,好像考不好就等于否定自己?' 2. 探查信念:用苏格拉底式提问澄清绝对化语言(如'必须''不能''应该'),例如:'如果这次没达到你心里的标准,最担心会发生什么?' 3. 对比检验:邀请学生区分‘理想自我’与‘现实自我’,举例说明成长性过程(如‘学骑车时摔过几次才学会’)。 4. 协同重构:共同生成一条具体、可接受、非完美主义的替代性期望表述,聚焦过程与学习功能(如‘我允许自己这次考得一般,重点是发现知识漏洞’)。 5. 行为锚定:询问‘如果带着这个新想法去复习,你会做哪一件小事不同?’ ## Objective 调节自我期望认知 ## Applicable Signals - 使用全或无思维(如‘考不好=我完了’) - 将单次考试结果等同于自我价值 - 回避行为与高期望直接相关 ## Contraindications - 存在急性自杀意念或严重抑郁发作 - 学生否认焦虑与期望相关 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问 - 理想-现实自我对比 - 成长性隐喻引导 - 协同生成替代性陈述 ## Workflow Steps - 共情确认当前信念的情感重量 - 探查绝对化语言背后的假设与后果 - 引入理想-现实自我框架进行具象化对比 - 协同构建一条符合‘可接受、非完美、重过程’三原则的替代性期望表述 - 联结至具体行为微调以强化新认知 ## Constraints - 需在情绪相对稳定、具备基本反思能力的前提下开展 - 不适用于无法建立工作联盟的初期阶段 ## Cautions - 避免直接否定学生的高标准,先共情其背后的需求(如被认可、安全感) - 替代性表述须由学生参与生成,不可由 therapist 单方面给出 ## Output Contract - 学生能自主陈述至少一条可接受的、非完美主义的替代性期望表述(如'我允许自己这次考得一般,重点是发现知识漏洞') ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 我这次必须进年级前10,不然就白学了。 - Therapist/Output: 我允许自己这次发挥有波动,重点是看哪些题型暴露了知识盲区。 - Notes: 将‘必须排名’转化为‘诊断功能’,保留努力意义,解除全或无绑定。 ### Example 2 - Client/Input: 考砸一次我就完了,以后肯定找不到好工作。 - Therapist/Output: 一次考试反映的是当前掌握情况,不是未来能力的判决书;我可以把它当作一次校准机会。 - Note
- 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 期望水平调适引导 skill do?
引导学生识别并降低不切实际的自我期望,接纳失败与渐进成长过程,缓解因理想-现实自我冲突引发的考试焦虑。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 期望水平调适引导 --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.
