npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 不合理信念反思引导 --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.
# 不合理信念反思引导 通过苏格拉底式提问引导来访者自主检验不合理信念的真实性、适应性和证据基础,促发领悟而非直接驳斥。 ## Prompt 聚焦来访者已表达的1条具体不合理信念(如'我不够优秀,所以没有女生会喜欢我'),依次使用三类问题引导:①证据核查('有什么事实支持/不支持这个想法?');②后果评估('如果一直相信它,对生活、学习、关系会产生什么影响?');③替代视角('有没有其他更平衡、更符合现实的解释?比如你提到的踢球、旅行、成绩好,这些说明了什么?')。全程不否定、不给答案,仅澄清、归因、联结资源。 ## Objective 激发对不合理信念的自主反思 ## Applicable Signals - 来访者能命名具体信念(如'我必须被喜欢才有价值') - 表达矛盾体验(如'我知道不该这么想,但就是停不下来') - 出现自我觉察语言(如'好像我确实总在放大失败') ## Contraindications - 来访者防御强烈、拒绝质疑自身信念 - 处于高度焦虑或解离状态 - 时间不足无法完成完整反思闭环 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问(证据—后果—替代) - 具身化联结(将抽象信念与具体生活事实锚定,如学业表现、兴趣活动) - 微小肯定承接(对来访者自发产生的新观察即时确认,如'你刚才说'踢球时大家很愿意和你组队'——这和'没人喜欢我'之间,有什么可以重新理解的地方?') ## Workflow Steps - 1. 精准复述来访者原话中的不合理信念,确认理解无误; - 2. 提出第一个证据核查问题,等待并充分容纳沉默; - 3. 若来访者给出反例(如'我成绩好'),即刻联结其生活资源(如'你提到成绩好,这说明你在学习上具备什么能力?这种能力是否也适用于人际关系?'); - 4. 引导评估该信念的实际功能(如'它曾帮你避免过什么?现在又在阻碍什么?'); - 5. 共同生成1条温和替代表述(非绝对正确,而是更可验证、更留余地),由来访者用自己的话确认。 ## Constraints - 单次聚焦不超过1条核心信念 - 避免使用'你应该'等指导性语言 - 必须以来访者自身语言复述信念,不代为概括或标签化 ## Cautions - 若来访者出现羞耻反应(如低头、回避眼神),立即暂停追问,转向共情锚定(如'刚才这个问题让你有点难挨,我们先回到你刚才说的旅行经历,那时你是什么状态?') - 不将'领悟'等同于'立刻改变',允许认知松动作为阶段性成功 ## Output Contract - 来访者自发说出至少一条与原信念矛盾的现实观察或替代性理解(如'我成绩好、爱踢球,说明我并非毫无吸引力') ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 不合理信念反思引导 skill do?
通过苏格拉底式提问引导来访者自主检验不合理信念的真实性、适应性和证据基础,促发领悟而非直接驳斥。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 不合理信念反思引导 --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.
