三栏表认知概念化训练
使用王建平‘三栏表’工具识别并结构化来访者的自动化思维、中间信念与核心信念,形成个体化认知个案概念化。适用于CBT初期评估与认知工作启动阶段。
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# 三栏表认知概念化训练 使用王建平‘三栏表’工具识别并结构化来访者的自动化思维、中间信念与核心信念,形成个体化认知个案概念化。适用于CBT初期评估与认知工作启动阶段。 ## Prompt 引导来访者回忆应激事件情境,逐层追问:当时具体发生了什么?你心里第一时间想到什么(自动化思维)?这个想法背后隐含的更一般性规则或假设是什么(中间信念)?若这一规则长期成立,它反映你对自己/他人/世界最根本的看法是什么(核心信念)?用三栏表清晰记录并验证层级逻辑。 ## Objective 建立认知个案概念化 ## Applicable Signals - 来访者能描述具体事件及即时情绪反应 - 表达出强烈情绪(如愤怒、羞耻、恐惧)并伴随冲动行为意向 - 语言表达基本连贯,可进行反思性对话 ## Contraindications - 来访者处于急性危机或现实安全未保障 - 无足够语言表达能力描述思维内容 - 核心信念尚未显现或过于弥散 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问 - 思维记录引导 - 情绪-情境-身体反应三角验证 - 认知结构层级映射 ## Workflow Steps - 1. 共情锚定:复述应激事件关键细节,确认来访者情绪体验(如‘那时你感到被羞辱、想报复,同时又很害怕’) - 2. 情境提取:选取一个典型触发情境(如‘姨夫在家庭聚会中再次言语侵犯’),聚焦此时此刻的思维片段 - 3. 三栏引导:按‘情境→自动化思维→情绪/行为反应’顺序填写左栏;追问‘如果这个想法是真的,它意味着什么?’填充中栏(中间信念);再问‘这反映了你对自己最深的认定是什么?’填充右栏(核心信念) - 4. 层级校验:检查三栏是否呈现逻辑递进(如‘他看不起我’→‘我必须被所有人认可才安全’→‘我不值得被尊重’),标记断裂点 - 5. 概念化小结:用1–2句话概括认知结构主线,与来访者确认‘这个理解是否贴近你的内心逻辑?’ ## Constraints - 必须在第2次咨询中聚焦自动化思维层面,暂不深入挑战中间信念或核心信念 - 避免直接否定或评判来访者的思维内容,保持共情与正常化 ## Cautions - 若来访者出现解离、回避或显著情绪崩溃,立即暂停三栏表填写,回归稳定化技术 - 注意区分自动化思维与事实陈述,通过情境-情绪-身体反应三角验证思维的真实性 ## Output Contract - 完成三栏表填写,清晰呈现自动化思维→中间信念→核心信念的层级链条,并获得来访者对概念化主线的口头确认。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘他当着亲戚面说我装清高,我恨不得泼他一身脏水。’ - Therapist/Output: 三栏表左栏:情境‘家庭聚会中被姨夫当
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 三栏表认知概念化训练 skill do?
使用王建平‘三栏表’工具识别并结构化来访者的自动化思维、中间信念与核心信念,形成个体化认知个案概念化。适用于CBT初期评估与认知工作启动阶段。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 三栏表认知概念化训练 --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.
