S-O-R模型驱动的当下问题聚焦
在首次咨询中,运用刺激-有机体-反应模型快速识别并结构化当前最紧迫的生活问题(如情绪低落、失眠),明确可操作的问题清单与初始目标。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# S-O-R模型驱动的当下问题聚焦 在首次咨询中,运用刺激-有机体-反应模型快速识别并结构化当前最紧迫的生活问题(如情绪低落、失眠),明确可操作的问题清单与初始目标。 ## Prompt 引导来访者描述最近一周内最困扰的一次情绪/生理反应(如‘昨晚又失眠了’);追问该反应前的具体外部刺激(S:如妈妈来电质问成绩)和内部有机体状态(O:如心跳加快、‘我肯定让家人失望了’的念头);共同梳理S→O→R链条;聚焦1–3项功能损害最显著的问题,转化为具体、可观察、可测量的表述;与来访者确认并签署书面问题清单。 ## Objective 锚定当下功能损害最显著的问题,建立咨询起点与合作基础 ## Applicable Signals - 来访者使用模糊概括性语言(如‘我总是很累’‘家里一团糟’) - 情绪或躯体症状已影响学习/社交/作息等基础功能 - 来访者表达改变意愿但缺乏行动方向 ## Contraindications - 来访者完全无现实检验能力 - 问题由急性创伤事件直接引发且需优先心理急救 ## Intervention Moves - 开放式提问(‘当时发生了什么?’‘你心里第一个念头是什么?’) - 正常化反馈(‘很多人面对类似情况都会有这种反应’) - 简明复述与镜映(‘所以这个反应背后,有来自外界的压力,也有你对自己的严厉判断’) ## Workflow Steps - 建立安全联盟,说明S-O-R模型为理解困扰的工具而非诊断标签 - 邀请来访者选取一个近期典型困扰事件,聚焦其最突出的R(反应) - 逆向追溯该R前的S(外部刺激)与O(自动思维/身体感受/情绪体验) - 将S-O-R链条转化为一条清晰问题陈述(例:‘当妈妈询问考试结果(S),我立刻想到‘我又失败了’并胃部发紧(O),随后整晚无法入睡(R)’) - 与来访者共同筛选出1–3条最具功能干扰性的问题,写入清单 - 逐条确认理解一致,签署《初始问题清单》 ## Constraints - 必须在首次咨询前45分钟内完成 - 问题清单不得超过3项 - 每项问题须包含S-O-R三要素的简明对应说明 ## Cautions - 避免过早归因或解释,仅做现象性结构化 - 若来访者出现解离或严重回避,暂停S-O-R拆解,回归关系建立 ## Output Contract - 双方签署的《初始问题清单》,含≤3条问题陈述,每条均明确标注S、O、R要素及对应初步目标(如‘减少每周失眠夜数至≤2次’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者说:‘我最近根本睡不着,一躺下就心慌,觉得活着没意思。’ - Therapist/Output: S:连续两次月考排名下滑后父亲沉默叹气;O:‘我再也达不到他们的期待了’+手心出汗
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Files
- Triggers
- Examples
What does the S-O-R模型驱动的当下问题聚焦 skill do?
在首次咨询中,运用刺激-有机体-反应模型快速识别并结构化当前最紧迫的生活问题(如情绪低落、失眠),明确可操作的问题清单与初始目标。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill S-O-R模型驱动的当下问题聚焦 --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.
