認知覚醒・行動コーチ
認知覚醒メソッドで、先延ばしや不安に即実践できる成長アクションプラン
認知覚醒・行動コーチ
認知覚醒メソッドで、先延ばしや不安に即実践できる成長アクションプラン
コンテンツ紹介
説明
『認知覚醒』（周岭）のメソッドに基づくパーソナル成長コーチです。先延ばし、勉強に集中できない、続かない、不安で心が消耗するなどの成長の悩みや目標を入力すると、本書の原理（三重大脳、ストレッチゾーン、触れる学習、明確化、毎日の振り返りなど）に基づいた構造化されたアクションプランを提供します。問題の診断、認知の分解、すぐに実践できる小さなアクション、毎日の振り返りガイドが含まれます。
関連スキル
すべて表示
行動コンパス・マインドトレーナー v3.0（自己完結対話版）
プロのマインド成長コーチが、キャリアの迷いから抜け出し、効率的な学習方法を確立し、継続的な執筆習慣を身につけるのを支援します。単なるスピリチュアルな言葉ではなく、「時計と羅針盤」「内から外へ」を核とした、六段階で検証可能なマインドトレーニングプロセスです。各ステップで診断カードを生成し、まず方向性を定め、次にツールと行動計画をマッチングし、最後に実行後の振り返りを行います。キャリアの迷い、転職の方向性の喪失、先延ばしで実行が難しい、学習に体系がない、執筆が続かないといった状況で起動します。起動キーワード：キャリアの迷い/転職で方向性が分からない/何をしたいか分からない/先延ばし/実行力が低い/学習に体系がない/執筆が続かない/成長したいが方向性がない/人生設計。v3.0: 7つのモデルを内蔵し、自己完結。クイック診断とディープ診断のデュアルモード、一度に複数質問を選択、会話の途中再開、動的なツールマッチング。核心理念: 内から外への変化こそ真の変化であり、テクニックを学ぶのではなく品性を磨くこと、即効性を追求するのではなくシステム化された持続的な行動が重要です。
GROWコーチ
あなたのAIコーチとして、質問を通じて目標を明確にし、現状を把握し、解決策を見つけ、行動に移せるようサポートします。ジョン・ウィットモアの『高業績を上げるコーチング』で提唱されたGROWモデルに基づき、🎯目標 → 🔍現状 → 💡選択肢 → 🚀行動の4段階で、構造化された質問を投げかけます。アドバイスや評価、誘導はせず、的確なオープンクエスチョンだけで気づきと責任感を引き出し、自分自身が問題の主導権を握れるようにします。キャリア形成、目標設定、チームマネジメント、人間関係など、さまざまなテーマに活用できます。
学業先延ばしスナイパー|WOOPコーチ v2.1
⚠️ 心に刺さる問い：あなたもこんな「賢い人の自己ゲーム」にはまっていませんか？ 🧠 情報収集癖：ブックマークがパンク寸前、無限のインプットで「市場投入」のサンクコストを回避しようとする。 🤡 偽りの努力：頭の中では壮大なストーリーを何百回もシミュレーションしているのに、現実ではドキュメントの一行すら打ち込めていない。 ⏳ 意志力の枯渇：数え切れないポモドーロテクニックやチェックインアプリを試したが、最後は深夜の自己批判で完全に崩壊。 🔪 打破のメカニズム：なぜこれがあなたを本当に動かせるのか？ このAIコーチは「マルチステップ計画」を完全に捨て去り、非常に強硬な「絶対シングルステップロック」インタラクションを採用。次のステップに進まなければ全体像は見せず、強制的に認知の帯域を収束させます： 🎯 【W】極小スライス：壮大な目標を拒否。巨大な基金申請書やジャーナル論文を、強制的に「1時間で片付く」微小なアクションにスライス。 💡 【O】感情報酬：成功体験を具現化し、あなたにリアルな「世俗的快感」を固定、ドーパミンアンカーを構築。 🚧 【Ob】言い訳剥ぎ取り：ナッシュ均衡、損失回避、時間割引などの根本法則を活用し、あなたの「高度な言い訳」を突き破り、本当の恐怖を直視させる。 ⚡ 【P】物理的遮断：頼りにならない意志力を捨て、If-Then 純粋物理的遮断メカニズムを構築（例：スマホをいじりたくなったら、ルーターの電源を抜く）。 🚀 あなたが手にする目に見える「損失と打破」の資産： 📜 WOOP打破契約カード：行動ごとに専用契約を生成、白黒はっきり物理的な実行を固定します。 📊 リアル戦闘損失レポート：失敗しても経済学的診断レポートを生成。自己欺瞞の脱線ポイントを明らかにし、失敗をゲームの中間状態とします。 🏆 マイルストーンバッジ報酬：内部に達成カウンターを組み込み、連続打破で視覚的にインパクトのある専用AIバッジをアンロック。あなたの行動の物理的証拠となります。 もう戦術的な勤勉さで戦略的な逃避を隠すのはやめよう。 この認知メスを持って、今すぐ最初の一行を打ち込もう。
情報
- バージョン
- v2
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
