链锁分析作业单引导技术
指导来访者系统拆解问题行为的事件链锁：促发事件→脆弱性因素→行为前想法/情绪→行为本身→即时/延时后果→替代技巧与预防计划，以提升其对认知-情绪-行为联结的觉察与可控感。
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# 链锁分析作业单引导技术 指导来访者系统拆解问题行为的事件链锁：促发事件→脆弱性因素→行为前想法/情绪→行为本身→即时/延时后果→替代技巧与预防计划，以提升其对认知-情绪-行为联结的觉察与可控感。 ## Prompt 按固定顺序引导来访者逐层填写‘问题行为的链锁分析作业单’：先锚定具体问题行为；再回溯促发事件；识别行为发生前的生理/情绪/情境脆弱性；详述行为前自动想法与身体感受；如实记录行为本身；区分并记录即时与延时后果；共同思考可替代的有技巧行为；最后协同制定预防计划。全程保持非评判态度，聚焦细节而非归因或批评。 ## Objective 提升来访者对问题行为因果机制的觉察与可控感 ## Applicable Signals - 来访者能命名具体问题行为 - 来访者愿意回顾近期事件细节 - 治疗同盟稳定，来访者对结构化工具持开放态度 ## Contraindications - 来访者处于急性解离或现实检验受损 - 尚未建立基本治疗同盟 - 问题行为由器质性病因主导 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问（聚焦细节而非解释） - 正常化脆弱性（‘这在生物社会理论中很常见’） - 镜映式反馈（‘你刚才提到XX，说明你已开始看见链条中的关键点’） - 协作式修正（‘这个替代行为你觉得可行吗？需要怎么调整？’） ## Workflow Steps - 1. 共同确认一个最近发生的、具体的问题行为（如‘摔门’‘自伤冲动’），限定时间、地点、人物。 - 2. 引导描述促发事件：‘在行为发生前，发生了什么具体事情？’ - 3. 探索脆弱性因素：‘当时你身体感觉如何？睡眠/饮食/压力水平？是否有未处理的情绪或旧伤被触发？’ - 4. 捕捉行为前想法与情绪：‘那一刻你心里闪过什么念头？身体有什么反应？情绪强度几分？’ - 5. 客观记录行为本身：‘你实际做了什么？动作、语言、持续时间？’ - 6. 区分后果：‘行为后立刻发生了什么？（如他人反应、身体痛感）一周后又如何？（如内疚、关系疏远、学业影响）’ - 7. 头脑风暴替代技巧：‘如果回到那个时刻，有哪些DBT技巧（如STOP、TIPP、DEAR MAN）可能介入哪个环节？’ - 8. 制定预防计划：‘未来类似脆弱状态出现时，可提前做什么降低风险？谁/什么资源可支持？’ ## Constraints - 必须在来访者情绪相对稳定、具备基本叙事能力时开展 - 不可跳过任一链锁环节进行简化 - 替代行为须由来访者自主提出或共同生成，避免 therapist 单向建议 ## Cautions - 警惕将链锁分析变为自我指责工具；需同步强化自我共情与改变可能性 - 若来访者反复卡在‘脆弱性因素’或‘替代行为’环节，需暂停作业单，回归情绪调节技能巩固 ## Output Contract - 来访者独立完
- 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 链锁分析作业单引导技术 skill do?
指导来访者系统拆解问题行为的事件链锁：促发事件→脆弱性因素→行为前想法/情绪→行为本身→即时/延时后果→替代技巧与预防计划，以提升其对认知-情绪-行为联结的觉察与可控感。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 链锁分析作业单引导技术 --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.