Persons个案概念化四步模型
一个结构化的CBT个案概念化工作流程,用于系统梳理问题清单、维持机制、当前诱发及加重因素、早期起源,支撑后续干预设计。适用于CBT初阶评估阶段。
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# Persons个案概念化四步模型 一个结构化的CBT个案概念化工作流程,用于系统梳理问题清单、维持机制、当前诱发及加重因素、早期起源,支撑后续干预设计。适用于CBT初阶评估阶段。 ## Prompt 按顺序执行四步:(1)协同来访者建立结构化问题清单(知、情、意、行、社会功能维度);(2)识别并标注自动化思维、中间信念、核心信念及行为反应链;(3)确认当前激活问题的具体情境、生理唤醒、情绪触发与回避行为;(4)探索关键扳机事件与早期经历中形成适应不良信念的节点。每步需获得来访者确认,避免过度解读。 ## Objective 生成可操作的个案概念化图式 ## Applicable Signals - 来访者能清晰描述多个困扰但难以理清关联 - 存在明显认知-情绪-行为循环模式 - 有可追溯的扳机事件或阶段性功能退化 - 自知力完整,具备反思能力 ## Contraindications - 来访者处于急性危机需优先安全干预 - 评估时间严重受限无法完成四步展开 - 来访者拒绝探索早期经历 ## Intervention Moves - 开放式提问(如‘当时您心里最先浮现的一句话是什么?’) - 认知概念化图示共绘(白板/纸面绘制四模块关系) - 正常化反馈(如‘很多人在重要关系破裂后都会怀疑自己是否值得被爱’) ## Workflow Steps - 1. 共同构建问题清单表(含社交焦虑、社交回避、家庭冲突等可观察症状) - 2. 追溯每个问题背后的自动化思维→情绪反应→行为反应链条,标注功能失调信念 - 3. 锚定当前高频激活情境(如课堂发言、小组讨论),识别即时诱因与维持行为(如回避、安全行为) - 4. 温和探询关键生活事件(如‘高二失去最好朋友’)如何塑造其关于自我、他人、世界的深层信念 ## Constraints - 必须在安全评估完成且无自杀自残风险前提下启动 - 第四步‘早期起源’仅在来访者自愿、情绪稳定时开展,不可强求 - 问题清单须由来访者语言生成,非 therapist 预设填空 ## Cautions - 避免将‘早期起源’等同于归因父母或童年创伤;聚焦信念形成过程而非责任归属 - 不将自动化思维直接驳斥为‘错误’,而标注其情境适应性与代价 - 若来访者在第四步出现强烈情绪波动,即刻转向稳定化技术并暂停 ## Output Contract - 一份由 therapist 与来访者共同签署的书面概念化摘要,明确包含四个模块:(1)问题清单(症状条目+功能影响);(2)维持机制(认知-情绪-行为循环图);(3)当前诱发及加重因素(具体情境+安全行为);(4)早期起源简述(关键事件+形成的适应不良信念) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- 子技能目录
- 选用规则(二级技能目录)
- Files
What does the Persons个案概念化四步模型 skill do?
一个结构化的CBT个案概念化工作流程,用于系统梳理问题清单、维持机制、当前诱发及加重因素、早期起源,支撑后续干预设计。适用于CBT初阶评估阶段。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill Persons个案概念化四步模型 --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.
