不合理信念识别与辩论引导
在CBT初阶会谈中,通过主动提问与苏格拉底式对话,系统识别并挑战求助者关于考试的非理性信念(如‘考不好就彻底失败’),促使其自发觉察认知扭曲。
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# 不合理信念识别与辩论引导 在CBT初阶会谈中,通过主动提问与苏格拉底式对话,系统识别并挑战求助者关于考试的非理性信念(如‘考不好就彻底失败’),促使其自发觉察认知扭曲。 ## Prompt 聚焦求助者具体考试担忧语句,用开放式提问(如‘这个想法出现时,你心里最担心会发生什么?’)引出潜在信念;确认后,以温和质疑方式检验证据、替代解释与现实后果(如‘有没有一次考得不如预期,但结果并未如你所想那样糟糕?’),避免直接否定,支持求助者自我发现矛盾。 ## Objective 引发认知觉察,启动信念重构 ## Applicable Signals - 求助者使用绝对化用语(如‘必须’‘永远’‘彻底’) - 担忧内容明显超出情境实际风险 - 将单一考试结果等同于自我价值或人生定局 ## Contraindications - 求助者处于强烈惊恐或解离状态 - 语言理解或抽象思维明显受限 - 尚未完成基础心理教育与目标协商 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问 - 信念命名与澄清 - 证据检验 - 可能性替代探索 - 后果现实性评估 ## Workflow Steps - 1. 听取并简要复述求助者的具体考试担忧陈述 - 2. 追问担忧背后的假设(‘如果这件事发生,对你意味着什么?’)以浮现非理性信念 - 3. 共同命名该信念(如‘我必须考第一,否则我就毫无价值’) - 4. 引导检验:证据支持吗?有无反例?最坏结果真的不可承受吗?有无其他可能解释? - 5. 支持求助者小结其新觉察,不强求立即修正,重在‘看见’ ## Constraints - 须在完成心理教育与咨询目标共识之后开展 - 每次聚焦1–2条核心信念,避免信息过载 - 不替代情绪安抚——若焦虑显著升高,需先回归呼吸/ grounding 技术 ## Cautions - 避免术语化(如不直接说‘这是灾难化思维’),优先使用求助者自己的语言复述和镜映 - 警惕过早引入‘合理信念’而削弱自主觉察过程 ## Output Contract - 求助者能自主命名1–2条自身非理性信念,并初步质疑其合理性 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: “这次考不好,我就完了,再也没人看得起我。” - Therapist/Output: 咨询师:“你说‘完了’,能跟我多说说,具体指哪些方面会结束?有没有哪一次类似的情况,后来其实没那么糟?” - Notes: 用具体化提问软化绝对化表述,引向可检验的经验。 ### Example 2 - Client/Input: “我必须进前三,不然保研就泡汤了。” - Therapist/Output: 咨询师:“‘必须’这个词很有力。如果这次没进前三,保研真的完全不可能了吗
- 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 不合理信念识别与辩论引导 skill do?
在CBT初阶会谈中,通过主动提问与苏格拉底式对话,系统识别并挑战求助者关于考试的非理性信念(如‘考不好就彻底失败’),促使其自发觉察认知扭曲。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 不合理信念识别与辩论引导 --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.
