行为实验家庭作业布置与回顾
结构化布置可验证的行为实验任务(如检验‘不帮忙=被失望’类中间信念),并在后续咨询中系统回顾执行过程、实际观察结果与信念变化,以经验性证据推动认知更新。
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# 行为实验家庭作业布置与回顾 结构化布置可验证的行为实验任务(如检验‘不帮忙=被失望’类中间信念),并在后续咨询中系统回顾执行过程、实际观察结果与信念变化,以经验性证据推动认知更新。 ## Prompt 1. 明确界定待验证的中间信念(需具体、可观察、可证伪);2. 共同设计简明行为实验(含情境、预测、操作步骤、记录方式);3. 下次咨询时逐项回顾:实际发生了什么?与预测是否一致?哪些新证据支持/削弱原信念?4. 引导来访者用三方对照(原预测 / 实际结果 / 新解释)完成思维记录表。 ## Objective 通过行为验证更新信念 ## Applicable Signals - 来访者表达‘我试了但没用’或‘其实也没那么糟’等初步经验反馈 - 作业记录中出现预测与结果明显偏差 - 来访者主动提出‘那次之后我有点不一样了’ ## Contraindications - 来访者当前处于急性情绪崩溃或自伤冲动期 - 信念内容直接关联自我价值否定且未建立足够安全基线 - 缺乏基本生活支持(如独居失联、无通讯工具、行动受限) ## Intervention Moves - 共同制定实验假设与操作定义 - 苏格拉底式提问聚焦证据差异 - 引导填写三方对照表(预测/事实/新解释) - 将实验结果链接至核心信念松动迹象 ## Workflow Steps - 确认目标信念的可验证性(例:‘如果我不满足他人请求,对方就会失望’) - 协同设计最小可行实验(如:下次婉拒一次非紧急请求,记录对方反应与自身感受) - 明确记录要求(时间、情境、预测、实际言行、情绪强度、即时解读) - 下次咨询中逐项核对记录,标注预测偏差点 - 引导归纳‘反证据’并形成更灵活的新信念陈述 ## Constraints - 实验不得违背伦理或引发现实风险(如拒绝必要照护) - 单次实验变量需单一,避免多任务叠加 - 记录表须由来访者亲笔填写,咨询师不代填 ## Cautions - 警惕‘假阳性’归因(如将他人礼貌回应误读为‘没失望’) - 避免过早要求信念彻底改变,聚焦微小松动 - 若实验失败,优先共情挫败感,再探障碍而非强化作业压力 ## Output Contract - 来访者完成结构化行为实验记录表,呈现清晰的三方对照(原预测 / 实际发生 / 新解释),且能在咨询中口头复述至少一项与原信念矛盾的经验证据。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者记录:‘我怕说不,室友会皱眉。实验:今天婉拒帮带饭。结果:室友说‘好的谢谢’,表情自然,未皱眉。我心跳快但没崩溃。’ - Therapist/Output: 咨询师回应:‘你刚才描述了三个关键点——你的预测、真实发生的细节、以及你身体的反应。特别注意到‘表情
- 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 行为实验家庭作业布置与回顾 skill do?
结构化布置可验证的行为实验任务(如检验‘不帮忙=被失望’类中间信念),并在后续咨询中系统回顾执行过程、实际观察结果与信念变化,以经验性证据推动认知更新。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 行为实验家庭作业布置与回顾 --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.
