SFBT三步目标设定协议
在咨询初始阶段(第1–2次),通过刻度化询问→奇迹询问→预设性询问的严格线性流程,将模糊情绪主诉(如‘心情不好’)转化为具体、正向、可观察、含行为-情境-程度三要素的目标陈述;全程资源取向、未来聚焦、合作共建,不探查问题成因。
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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.
# SFBT三步目标设定协议 在咨询初始阶段(第1–2次),通过刻度化询问→奇迹询问→预设性询问的严格线性流程,将模糊情绪主诉(如‘心情不好’)转化为具体、正向、可观察、含行为-情境-程度三要素的目标陈述;全程资源取向、未来聚焦、合作共建,不探查问题成因。 ## Prompt 按严格顺序执行三步:① 刻度化询问(1–10分锚定当前状态)→ ② 奇迹询问(引导想象问题已解决的具象未来)→ ③ 预设性询问(从奇迹画面中提取‘已发生的小变化’作为目标雏形),全程使用正常化语言承接情绪,避免解释、分析或建议。所有提问保持中立好奇语气,禁用指导性措辞;目标句必须由来访者自主产出,咨询师仅作澄清与细节追问,不得代拟。 ## Objective 将抑郁情绪等模糊主诉转化为SFBT风格的具体、正向、可观察的目标陈述 ## Applicable Signals - 主诉为一般心理问题(非精神病性、非危机状态) - 来访者有基本现实检验能力与对话意愿 - 咨询关系初步建立,来访者愿意尝试想象性提问 ## Contraindications - 存在急性自杀/自伤意念或计划,需立即启动安全协议 - 来访者处于严重解离、意识模糊或现实检验明显受损状态 - 来访者明确拒绝未来导向提问,坚持要求分析问题原因 ## Intervention Moves - 刻度化询问 - 奇迹询问 - 预设性询问 - 正常化技术 - 细节追问 ## Workflow Steps - 1. 刻度化询问:邀请来访者用1–10分评估当前状态(1=最差,10=理想),确认分数后,询问‘希望达到几分?’以锚定改善方向。 - 2. 奇迹询问:提出假设性问题——‘如果今晚睡着后,一个奇迹发生了,问题完全解决了,但你不知道它发生了;第二天早上醒来,你会注意到哪些小迹象说明奇迹已发生?’,专注倾听并复述其描述的画面。 - 3. 预设性询问:从奇迹画面中提取已有资源或微小变化——‘在这些迹象中,哪一件是你最近几天已经做过、或稍微接近过的?’‘如果这个小变化再发生一次,会是什么样子?’,逐步引导生成含行为、情境、程度的具体目标句。 ## Constraints - 三步必须线性递进,不可跳步或倒置;奇迹询问须在刻度化后使用,预设性询问须基于来访者自主描述的奇迹画面 - 所有提问须保持中立、好奇语气,禁用‘你应该’‘其实你可以’等指导性措辞 - 目标表述须由来访者自主产出,咨询师仅作澄清与细节追问,不得代拟 ## Cautions - 若来访者在奇迹询问中陷入空想、回避或情绪崩溃,须即刻退回刻度化锚点并正常化,暂停目标设定 - 当来访者给出的目标仍模糊(如‘心情好一点’),须用‘询问细节’技术继续聚焦行为、频率、情境等可观测维度 ## Output Contract - 获得来访者自主说出的、含行为细节(如‘主动说话’)、发生
- 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(微技能目录)
- Files
What does the SFBT三步目标设定协议 skill do?
在咨询初始阶段(第1–2次),通过刻度化询问→奇迹询问→预设性询问的严格线性流程,将模糊情绪主诉(如‘心情不好’)转化为具体、正向、可观察、含行为-情境-程度三要素的目标陈述;全程资源取向、未来聚焦、合作共建,不探查问题成因。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill SFBT三步目标设定协议 --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.
