护理专业岗位适配性认知重构
通过结构化知识呈现与苏格拉底式引导,协助护理专业毕业生识别并修正‘护理=临床护士’的窄化职业信念,建立基于能力迁移的多元岗位胜任力认知。
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# 护理专业岗位适配性认知重构 通过结构化知识呈现与苏格拉底式引导,协助护理专业毕业生识别并修正‘护理=临床护士’的窄化职业信念,建立基于能力迁移的多元岗位胜任力认知。 ## Prompt 向来访者清晰、简洁地呈现护理专业知识与非临床岗位之间的可迁移逻辑:①老年护理/慢病管理能力→养老机构、社区健康中心需求;②医疗健康基础知识+沟通能力→护理教育培训、临床调研类企业岗位;③强调健康产业扩张与人口老龄化趋势带来的结构性机会。避免价值评判,聚焦能力-场景匹配证据。 ## Objective 修正职业认知偏差 ## Applicable Signals - 表达‘只有医院才算正经工作’ - 拒绝投递养老/企业类岗位并给出道德化或贬义归因 - 提及‘学了四年就只能当护士’并伴随叹气、低头等退缩姿态 ## Contraindications - 来访者已有丰富跨领域求职经验 - 当前急需危机干预而非认知拓展 - 所在地区健康产业完全空白 ## Workflow Steps - 确认来访者当前职业信念(如:‘护理=临床护士’) - 用中性语言陈述健康产业多维发展事实(老龄化、健康消费升级、企业用人需求变化) - 逐条链接护理课程能力与非临床岗位要求(例:《老年护理学》→养老机构照护主管;《健康评估》《沟通学》→健康企业培训师) - 邀请来访者辨析:‘是能力不够,还是信息不足?’ - 共同标注1个低门槛非临床岗位作为下周微行动目标 ## Constraints - 不替代职业咨询,不提供具体企业名录或简历代写 - 不否定临床路径价值,强调‘多元可行’而非‘必须转行’ - 所有举例需符合中国大陆当前医疗卫生政策与就业现实 ## Cautions - 避免使用‘你应该去试试企业’等指令性语言;改用‘这些岗位正在招聘具备你这类背景的人’ - 若来访者出现强烈羞耻反应(如‘我连医院都进不去,还想去企业?’),暂停本模块,回归情绪接纳 ## Output Contract - 来访者能复述至少2条护理知识迁移逻辑(如'老年护理知识→养老机构需求'),并自愿将1个非临床岗位纳入下周投递清单 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘去养老院算什么护士?就是伺候人,我学了四年白学了。’ - Therapist/Output: ‘您提到‘伺候人’,这让我想到《老年护理学》里强调的‘尊严照护’和‘慢病共病管理’——养老机构现在招的不是护工,而是能设计个性化照护方案的护理专业人才。您觉得‘管理糖尿病老人用药+营养+心理’,和‘在三甲医院执行医嘱’,需要的护理核心能力有本质不同吗?’ - Notes: 用课程锚定专业性,回避价值比较 ### Example 2 - Client/Input: 来访者问:
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 护理专业岗位适配性认知重构 skill do?
通过结构化知识呈现与苏格拉底式引导,协助护理专业毕业生识别并修正‘护理=临床护士’的窄化职业信念,建立基于能力迁移的多元岗位胜任力认知。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 护理专业岗位适配性认知重构 --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.
