npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 箭头向下技术 --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.
# 箭头向下技术 引导来访者从情绪体验逐层追溯至自动思维的结构化提问技术,用于识别与强烈情绪关联的核心自动思维。 ## Prompt 以温和、非评判的语气,从来访者报告的强烈负性情绪出发,依次追问:'当这个情绪出现时,你心里在想什么?' → '如果这个想法是真的,对你意味着什么?' → '那最糟糕的部分是什么?' → 直至浮现一个简短、具体、可检验的自动思维句子。全程不代入解释、不提供替代想法、不打断链条。 ## Objective 识别自动思维 ## Applicable Signals - 来访者能用语言描述情绪(如‘我感到绝望’) - 情绪有明确情境诱因 - 来访者愿意配合探索内心想法 ## Contraindications - 来访者处于急性危机状态 - 无法进行语言表达或专注 - 当前目标为安全稳定而非认知探索 ## Intervention Moves - 情绪命名确认 - 逐层递进式‘意味着什么’追问 - 聚焦具体化表述(避免抽象概括) - 暂停与等待(每问后留5–8秒) ## Workflow Steps - 确认当前情绪名称与强度(0–10分) - 询问该情绪出现时脑海中第一个浮现的想法 - 对浮现的想法追问‘如果这是真的,对你意味着什么?’(最多3轮) - 将最终浮现的简短句子写下来,与来访者共同核对是否准确反映其当时所想 - 标注该句子为‘待检验自动思维’ ## Constraints - 单次使用限于1个核心情绪线索 - 最多追问4轮,若未浮现清晰自动思维则中止并标记为‘暂未识别’ - 不用于替代自杀/自伤风险评估 ## Cautions - 避免追问引发情绪崩溃;若来访者明显退缩、沉默超10秒或躯体化加剧,立即切换至接地技术 - 不将‘意味着什么’解读为逻辑推演,而聚焦其主观信念感 ## Output Contract - 一个明确写出的、可检验的、与情绪强相关的自动思维句子(例如:‘我永远做不好,所以没人会喜欢我’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘每次小组发言前我都想逃,心慌得厉害,觉得自己肯定出丑。’ - Therapist/Output: ‘我一开口就会被嘲笑,然后大家都会看不起我。’ - Notes: 从‘出丑’情绪出发,经两轮追问锚定具体预测性自动思维 ### Example 2 - Client/Input: 来访者说:‘考完试后我连续三天失眠,觉得整个人都垮了。’ - Therapist/Output: ‘这次考砸说明我根本不是读书的料,以后全完了。’ - Notes: 从‘垮了’的身体感受切入,追问‘全完了’背后的绝对化信念 ## Files - `references/evidence.md` - `refer
- 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 箭头向下技术 skill do?
引导来访者从情绪体验逐层追溯至自动思维的结构化提问技术,用于识别与强烈情绪关联的核心自动思维。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 箭头向下技术 --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.
