箭头向下技术引导信念探索
使用箭头向下技术(Downward Arrow Technique)引导来访者从具体自动思维逐层深入,识别支撑性中间信念与核心信念,并通过跨情境归纳建立稳定的信念层级图式。
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# 箭头向下技术引导信念探索 使用箭头向下技术(Downward Arrow Technique)引导来访者从具体自动思维逐层深入,识别支撑性中间信念与核心信念,并通过跨情境归纳建立稳定的信念层级图式。 ## Prompt 以非评判、协作姿态提问:'当你想到‘XXX’(自动思维),最担心它意味着什么?’持续追问‘如果那是真的,对你意味着什么?’直至浮现重复性主题;当出现情绪峰值或语言凝固时暂停,共情确认,再邀请归纳多个类似情境下的共同信念线索。 ## Objective 识别并连接自动思维、中间信念与核心信念 ## Applicable Signals - 来访者对自身反应模式表现出好奇而非防御 - 情绪唤起处于中等强度(可耐受且具反思性) - 咨询关系稳定,存在基本信任与合作基础 ## Contraindications - 来访者处于急性自杀/自伤危机或现实检验明显受损 - 尚未掌握基础自动思维记录与识别技能 - 当前主导情绪为解离、麻木或高度激越,无法进行内省对话 ## Intervention Moves - 向下追问(非诱导式) - 情绪标注与暂停 - 跨情境归纳 - 信念命名与图示化 - 复述确认 ## Workflow Steps - 1. 锚定一个高情绪载荷的近期自动思维(如‘我肯定又要搞砸了’) - 2. 运用标准向下提问链:‘如果这成真,对你意味着什么?’→‘那对你来说最重要的是什么?’→‘如果那发生了,你觉得自己是个怎样的人?’ - 3. 在情绪波动点暂停,共情标注(如‘听起来这让你很沉重’),确认是否继续 - 4. 归纳2–3个相似情境中的共同结论,命名中间信念(如‘我必须完美,否则就不值得被爱’) - 5. 引导连接至更深层核心信念(如‘我本质上是不够好的’),共同绘制简明链条图示 - 6. 邀请来访者用自己的话复述该链条,并确认‘这是否捕捉到了你内心最深的担忧?’ ## Constraints - 单次使用不超过2–3轮追问,避免过度挖掘引发羞耻或崩溃 - 必须在前序咨询中已建立‘思维—情绪—行为’联结的共同理解 - 需同步记录生成的信念链条,当场可视化呈现 ## Cautions - 避免将‘箭头向下’变为质问或逻辑逼迫;每次追问后须停顿、确认感受 - 警惕将核心信念误读为内容(如‘我无能’)而忽略其功能(如‘只要我无能,就不用承担期待’) - 若来访者反复卡在中间层,可切换至行为实验或早期记忆重建辅助锚定 ## Output Contract - 产出一张由来访者参与绘制的、含至少一个具体自动思维起点、一个中间信念节点、一个核心信念终点的三层信念链条图示;来访者能用自己的语言解释该链条如何解释其重复反应模式。 ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the 箭头向下技术引导信念探索 skill do?
使用箭头向下技术(Downward Arrow Technique)引导来访者从具体自动思维逐层深入,识别支撑性中间信念与核心信念,并通过跨情境归纳建立稳定的信念层级图式。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 箭头向下技术引导信念探索 --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.
