不合理信念荒谬性对照分析
在CBT会话中,通过苏格拉底式提问引导来访者对比其不合理信念B与现实证据、逻辑一致性及实际后果,促使其自发觉察信念的荒谬性与极端性,增强改变认知的动机。
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# 不合理信念荒谬性对照分析 在CBT会话中,通过苏格拉底式提问引导来访者对比其不合理信念B与现实证据、逻辑一致性及实际后果,促使其自发觉察信念的荒谬性与极端性,增强改变认知的动机。 ## Prompt 以非评判、好奇的姿态,围绕来访者已识别的不合理信念B,依次追问:(1)这个想法最支持它的具体事实是什么?有没有相反的事实?(2)如果朋友有同样想法,你会怎么劝他?(3)这个想法过去帮你解决了什么问题?现在又让你失去了什么?聚焦其绝对化、以偏概全、灾难化特征,不代入解释,只陪伴其自我检验。 ## Objective 激发对B的质疑与改变意愿 ## Applicable Signals - 来访者使用‘总是/从不/必须/应该’等绝对化用语 - 描述情绪后果时出现明显夸大(如‘我完了’‘没人会理我’) - 对作业反馈中提及B但未主动质疑 ## Contraindications - 来访者强烈防御并拒绝反思信念 - B源于创伤性记忆且未完成安全锚定 - 咨询师尚未建立足够信任关系 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问 - 现实检验引导 - 角色换位提问 - 后果归因澄清 ## Workflow Steps - 确认B的表述(复述来访者原话,如‘你刚才说‘他们肯定觉得我很蠢’,是这样吗?’) - 邀请检验现实依据(‘上次发生类似情况时,有没有哪个人的反应和你预想的不同?’) - 引入逻辑一致性检验(‘如果这句话100%成立,那生活中所有类似情境都该导致同样结果——你观察到的是这样吗?’) - 联结实际后果(‘这个想法出现时,你身体/行为/关系上发生了什么变化?这些变化真的帮你靠近了你想要的生活吗?’) - 收束于微小觉察(‘刚才哪一句话,让你心里轻轻动了一下?’) ## Constraints - 必须在来访者已完成ABC识别(A-B-C结构清晰)后使用 - 单次干预时长建议控制在8–12分钟,避免逻辑疲劳 ## Cautions - 避免直接否定或纠正B,不使用‘这不对’‘这不合理’等标签化语言 - 当来访者出现羞耻、退缩或沉默超15秒时,立即暂停并回归共情锚定 ## Output Contract - 来访者主动说出类似‘我其实知道这想法太绝对了’‘它让我更难受,但好像不是真的’等自我觉察语句 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者:‘只要我说错一句话,室友就再也不会信任我了。’ - Therapist/Output: 来访者:‘……等等,上周我讲错那个笑话,小张还帮我拿外卖,好像也没‘再也不’。” - Notes: 触发现实检验后出现细微松动 ### Example 2 - Client/Input: 来访者:‘我必须被所有人喜欢,否则我就没价值
- 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 不合理信念荒谬性对照分析 skill do?
在CBT会话中,通过苏格拉底式提问引导来访者对比其不合理信念B与现实证据、逻辑一致性及实际后果,促使其自发觉察信念的荒谬性与极端性,增强改变认知的动机。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 不合理信念荒谬性对照分析 --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.
