核心信念作业表引导技术
使用标准化核心信念作业表为中介,通过苏格拉底式提问链引导来访者识别、检验并协同生成更具适应性的新核心信念的微干预技术。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 核心信念作业表引导技术 --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.
# 核心信念作业表引导技术 使用标准化核心信念作业表为中介,通过苏格拉底式提问链引导来访者识别、检验并协同生成更具适应性的新核心信念的微干预技术。 ## Prompt 以核心信念作业表为结构化支架,依次引导来访者:① 回顾典型情境与自动思维;② 追溯背后隐含的中间信念(态度/规则/假设);③ 提炼出反复出现的核心信念(如‘我无价值’);④ 检验该信念的支持/反证证据;⑤ 协同生成更平衡、基于现实的新核心信念;⑥ 鼓励用生活实例验证新信念。全程保持非评判、合作探索姿态,避免直接驳斥或强加替代。 ## Objective 促成核心信念层面的认知重构 ## Applicable Signals - 来访者频繁使用绝对化语言(如‘我永远失败’‘没人真在乎我’) - 情绪反应强度远超情境合理性,且具泛化性 - 在行为实验后仍维持消极自我归因 ## Contraindications - 来访者处于急性情绪崩溃或解离状态 - 尚未完成基础认知概念化教育 ## Intervention Moves - 使用核心信念作业表作为视觉锚点 - 运用连续追问(‘这个想法最早出现在什么时候?’‘如果朋友有同样想法,你会怎么劝他?’) - 邀请来访者标注支持/反驳旧信念的生活证据 - 协同起草新核心信念的简明、可验证表述 ## Workflow Steps - 确认来访者理解核心信念定义(如‘关于自我/他人/世界最深层、最稳定的信念’) - 共同填写核心信念作业表:情境→自动思维→情绪/身体反应→中间信念→核心信念 - 引导检验旧核心信念的适应性与现实性(证据法、双栏法) - 协作生成1–2条更具弹性、基于实证的新核心信念 - 布置微型行为实验或日记任务,验证新信念在真实场景中的适用性 ## Constraints - 不跳过中间信念澄清直接挑战核心信念 - 不代来访者填写作业表,仅作结构化引导 - 新核心信念须由来访者自主表述,而非 therapist 直接提供 ## Cautions - 警惕过早引入‘替代’引发阻抗;优先共情信念形成的历史合理性 - 若来访者强烈否认存在核心信念,退回中间信念层巩固工作 ## Output Contract - 来访者能自主填写核心信念作业表,并口头陈述新旧核心信念对比及支持证据 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我就是个累赘,没人需要我。’ - Therapist/Output: therapist 引导其回忆3次被他人主动关心/求助的经历,填入作业表‘反证栏’;共同提炼新信念:‘我有时感到不被需要,但我也曾切实支持过他人。’ - Notes: 聚焦具体事件,避免抽象辩论 ### Example 2 - Client/Input: 来访者在填写作
- 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 核心信念作业表引导技术 skill do?
使用标准化核心信念作业表为中介,通过苏格拉底式提问链引导来访者识别、检验并协同生成更具适应性的新核心信念的微干预技术。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 核心信念作业表引导技术 --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.
