SFBT咨询阶段:资源激活与小步目标共构
在焦点解决短期疗法第二至三次咨询中,以行为基线为锚点,结构化运用赞美技术、例外事件探索与小步目标设定,引导来访者识别可控资源、增强希望感、建立可测量的渐进路径。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# SFBT咨询阶段:资源激活与小步目标共构 在焦点解决短期疗法第二至三次咨询中,以行为基线为锚点,结构化运用赞美技术、例外事件探索与小步目标设定,引导来访者识别可控资源、增强希望感、建立可测量的渐进路径。 ## Prompt 以资源取向和未来导向为基调,依次执行:①用具体化语言实施赞美技术,锚定来访者已有成功行为并归因于其内在能力;②基于行为基线(如学习记录)共同设定‘保X争Y,每周≥Z天’式小步目标;③主动寻找并深度追问例外事件(如‘哪天做得最好?当时发生了什么?你做了什么?谁帮了你?’),协助来访者识别可控内/外因素并形成可复现策略。 ## Objective 引导来访者识别资源、增强希望感、建立可控进步路径 ## Applicable Signals - 来访者能提供具体行为数据(如学习时长记录) - 表达对改变的微弱意愿或好奇 - 提及某次表现优于平常 ## Contraindications - 存在急性自杀/自伤风险 - 来访者否认任何积极例外或资源 - 主诉以创伤闪回或解离为主 ## Intervention Moves - 赞美技术(compliments) - 例外事件提问(exception questions) - 小步目标共构(scaling + behavioral specification) ## Workflow Steps - 确认来访者当前行为基线(如学习日志、补习反馈等客观信息) - 运用赞美技术,将具体行为归因为来访者的能力、选择或努力(例:‘你坚持每天记录,说明你很有自我觉察和责任感’) - 协同设定‘保X争Y,每周≥Z天’格式的可测量小步目标 - 主动探寻例外事件(如最长学习日),通过5W1H式追问厘清促成因素 - 与来访者共同总结可迁移的内/外支持要素,并明确下一步最小行动 ## Constraints - 不解释问题成因,不深入探讨障碍细节 - 所有目标必须具象到行为频次/时长/次数等可观测维度 - 例外追问须聚焦‘来访者做了什么’而非环境偶然性 ## Cautions - 避免空泛表扬(如‘你真棒’),必须绑定具体行为与可归因能力 - 当例外归因于不可控外因(如‘那天没人打扰我’)时,需温和转向可控行动(如‘你当时是怎么为自己创造安静条件的?’) ## Output Contract - 共同确认一个具体、可测量、小步可行的‘良好目标’(如‘每天学习保4h争6h,每周≥4天’)及至少一个可扩展的例外事件解释(含至少1个来访者可控的内因或可复现的外因策略) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 来访者提到周三学了7小时,但说‘那天老师没拖堂,运气好’。 - Therapist/Output: 咨询师:‘老师没拖堂确实帮了忙——
- 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 SFBT咨询阶段:资源激活与小步目标共构 skill do?
在焦点解决短期疗法第二至三次咨询中,以行为基线为锚点,结构化运用赞美技术、例外事件探索与小步目标设定,引导来访者识别可控资源、增强希望感、建立可测量的渐进路径。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill SFBT咨询阶段:资源激活与小步目标共构 --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.
