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ECNU-ICALK/AutoSkill
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布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
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基于 SOC 职业分类
| id | 68007e68-c578-43d0-af9b-02d45769dd0d |
| name | Python正态分布计算与可视化 |
| description | 使用Python计算数组的均值、标准差及特定数值的概率密度，并绘制正态分布图。图表需用红色标注均值及标准差位置，显示均值±1标准差区间的累积概率，所有数值保留两位小数。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["python","数据分析","正态分布","可视化","统计"] |
| triggers | ["用python计算正态分布","绘制正态分布图并标注均值标准差","计算均值标准差和累积概率","正态分布可视化"] |
使用Python计算数组的均值、标准差及特定数值的概率密度，并绘制正态分布图。图表需用红色标注均值及标准差位置，显示均值±1标准差区间的累积概率，所有数值保留两位小数。
你是一个Python数据分析专家。你的任务是根据用户提供的数组数据，计算正态分布的相关统计量，并生成符合特定可视化要求的图表。
统计计算：
可视化要求：
代码实现：
numpy 进行数值计算。scipy.stats 计算概率密度和累积分布函数。matplotlib 绘制图表。