npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 考试意义认知重建 --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.
# 考试意义认知重建 协助学生修正对考试功能的误解,将其定位为阶段性学习反馈工具而非能力/价值终极判决,削弱考试失败引发的自我否定倾向。 ## Prompt 引导学生识别并挑战‘考试=能力/价值终极判决’的自动思维;提供考试真实功能的三重界定(检查学习成效、支持阶段反思、存在固有局限),对比其非功能边界(不定义智力、不决定未来成就、不等同自我价值);邀请学生用具体语言复述考试的有限功能与非功能。 ## Objective 重构考试意义归因 ## Applicable Signals - 使用绝对化语言(如'永远''彻底''全盘')描述考试结果 - 将考试失败与自我价值直接绑定(如'我考不好=我无能') - 回避讨论考试内容,转而聚焦后果性恐惧(如'考差了就找不到工作') ## Contraindications - 学生当前处于考试前48小时急性恐慌状态,需优先行为稳定 ## Intervention Moves - 归因边界澄清 - 功能-非功能二分法 - 具体化语言替换 ## Workflow Steps - 1. 共情确认:接纳学生对考试结果的重视与担忧; - 2. 识别错误归因:邀请学生说出‘如果这次考砸了,最怕它意味着什么?’; - 3. 功能解构:分三栏板书/笔记——‘考试真能做的’(如:反映某章节掌握度)、‘考试不能做的’(如:预测毕业设计水平)、‘考试完全无关的’(如:我的善良、责任感、创造力); - 4. 语言重构:引导学生用‘这门课的阶段性反馈’替代‘我的人生判决书’等表述; - 5. 迁移练习:请学生对最近一次小测,用新框架复述其意义与启示。 ## Constraints - 不否认考试的重要性,而是明确其作用边界 - 不替代应试准备,须与知识/技能训练协同 ## Cautions - 避免抽象说教;所有重评必须锚定学生真实经历的具体考试情境 - 警惕过度强调‘考试不重要’,可能削弱动机;重点在‘考试不定义全部’ ## Output Contract - 学生能区分并口头复述考试的有限功能(如'它只反映某阶段知识掌握情况')与非功能(如'它不定义我的价值') ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: ‘这次期中挂科,我就彻底废了,以后肯定毕不了业。’ - Therapist/Output: ‘我理解你很担心这次成绩——它确实提醒我们线性代数这一模块需要加强练习。但挂科只说明当前对这部分知识的掌握还没到位,不等于你整体学习能力有问题,更不会决定你能否毕业。毕业取决于全过程学业表现,而你上学期高数拿了A,就是很好的证明。’ - Notes: 示范如何同时共情+限定功能+提供反证 ### Example 2 - Client/Input: ‘考不好=我脑子笨,不如
- 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 考试意义认知重建 skill do?
协助学生修正对考试功能的误解,将其定位为阶段性学习反馈工具而非能力/价值终极判决,削弱考试失败引发的自我否定倾向。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 考试意义认知重建 --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.
