结构化家庭作业反馈与强化
在每次咨询开头结构化核查家庭作业完成质量(如情境等级、放松稳定性、现实应用表现),并基于成功经验进行具体化正向反馈与自我鼓励引导,以增强行为维持动机。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 结构化家庭作业反馈与强化 在每次咨询开头结构化核查家庭作业完成质量(如情境等级、放松稳定性、现实应用表现),并基于成功经验进行具体化正向反馈与自我鼓励引导,以增强行为维持动机。 ## Prompt 1. 明确询问作业完成细节:情境等级范围、放松状态是否稳定、现实场景中是否应用及效果;2. 指出具体进步点(如‘你在真实考试中保持放松并发挥正常’),避免泛化表扬;3. 引导来访者用第一人称复述进步,并鼓励其使用‘我做到了’‘我能放松’等自我肯定短语;4. 将进步归因为其主动练习与能力,强化自我效能感。 ## Objective 强化脱敏行为的持续性与自我效能感 ## Applicable Signals - 来访者主动提及作业完成情况 - 报告具体情境中的放松体验 - 出现自发积极评价(如‘这次没那么紧张’) ## Contraindications - 作业未完成且无合理解释 - 来访者否认任何积极变化 - 存在明显阻抗或否认作业价值 ## Intervention Moves - 结构化核查 - 具象化正向反馈 - 自我鼓励语言引导 - 归因重构(指向努力与能力) ## Workflow Steps - 确认作业执行细节(哪几级情境?放松是否贯穿全程?现实考试中是否调用?) - 锚定1–2项客观进步(如‘9–11级想象中焦虑评分从6降至2’‘考试时手心干燥’) - 邀请来访者用自己的话描述该进步,必要时补全主语(‘我’)和动词(‘我做到了’) - 共构一句简短自我肯定语(如‘我能边想象边放松’),邀请重复1次 ## Constraints - 必须基于真实、可验证的作业完成证据 - 反馈须具体到情境等级与生理/行为指标(如呼吸平稳、手心不汗) - 避免使用‘你应该’‘下次要’等指导性语言,聚焦已发生行为 ## Cautions - 不将未达目标的情境归因为努力不足,而归因为训练尚未覆盖该强度 - 若来访者仅说‘还行’,需追问具体表现而非接受模糊表述 ## Output Contract - 来访者能复述至少一项自身进步,并自发使用‘我做到了’‘我能放松’等自我肯定短语 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者:‘上次作业做了,考试时好像没那么抖了。’ - Therapist/Output: 咨询师:‘你提到“没那么抖了”——这是你身体给出的真实信号。能说说当时手或肩膀的感觉吗?……对,你注意到了,并且稳住了自己。这句话可以变成:‘我能在考试时稳住自己的身体。’我们一起说一遍?’ - Notes: 聚焦躯体信号,将模糊感知转化为可命名、可复述的自我肯定 ### Example 2 - Client/Input: 来访者:‘9到11级都做了,呼吸一直挺匀的。’ - The
- 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 结构化家庭作业反馈与强化 skill do?
在每次咨询开头结构化核查家庭作业完成质量(如情境等级、放松稳定性、现实应用表现),并基于成功经验进行具体化正向反馈与自我鼓励引导,以增强行为维持动机。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 结构化家庭作业反馈与强化 --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.
