performing-axial-coding - SKILL.md Agent Skill

name: performing-axial-coding description: 执行扎根理论的轴心编码过程，包括范畴识别、属性维度分析、关系建立和Paradigm构建。当需要将开放编码的结果整合为系统性的范畴体系，建立概念间的逻辑关系时使用此技能。

轴心编码技能 (Performing Axial Coding)

专门用于扎根理论研究的轴心编码阶段，将开放编码产生的概念整合为系统性的范畴体系，并建立范畴间的逻辑关系。

使用时机

当用户提到以下需求时，使用此技能：

"轴心编码" 或 "执行轴心编码"
"范畴构建" 或 "概念归类"
"属性维度分析" 或 "维度分析"
"范畴关系" 或 "概念关系"
"Paradigm构建" 或 "范式构建"
需要将开放编码结果整合为理论框架

快速开始

工具链（4个核心脚本）

# 1. 范畴识别（从开放编码结果）
python scripts/identify_categories.py --input codes.json --output categories.json

# 2. 属性分析（可选）
python scripts/analyze_properties.py --input categories.json --output properties.json

# 3. 关系建立
python scripts/build_relationships.py --input categories.json --output relationships.json

# 4. Paradigm构建
python scripts/construct_paradigm.py --input relationships.json --output paradigm.json

核心流程

第一步：范畴识别

使用工具自动聚类：

python scripts/identify_categories.py --input codes.json --output categories.json

定性精炼：

检查范畴内部一致性
调整范畴命名（行动导向）
完善范畴定义
建立层级结构（核心/次要）

详见：references/category-examples.md

第二步：属性维度分析（可选）

使用工具分析属性：

python scripts/analyze_properties.py --input categories.json --output properties.json

定性分析：

识别范畴的核心属性
定义属性的变化维度
在维度上定位案例

详见：references/paradigm-theory.md - 属性维度理论

第三步：关系建立

使用工具识别关系：

python scripts/build_relationships.py --input categories.json --output relationships.json

关系类型：

因果关系：A导致B
条件关系：当A时B发生
策略关系：通过A达成B
互动关系：A与B相互影响

定性判断：

验证关系的证据充分性
确定关系的方向和强度
分析关系的理论意义

详见：references/relationship-types.md - 关系类型详解

第四步：Paradigm构建

使用工具构建模型：

python scripts/construct_paradigm.py --input relationships.json --output paradigm.json

Paradigm组件：

现象：核心研究现象
条件：导致现象的因素
行动：应对现象的策略
结果：行动的后果

定性整合：

验证逻辑链条完整性
确认模型理论意义
撰写理论备忘录

详见：references/paradigm-theory.md - Paradigm模型详解

输出格式

统一的三层JSON格式：

{
  "summary": {
    "total_categories": 8,
    "core_categories": 3,
    "total_relations": 12,
    "paradigm_completeness": 0.85
  },
  "details": {
    "categories": [...],
    "relationships": [...],
    "paradigm": {...}
  }
}

质量检查标准

在完成轴心编码后，请检查以下项目：

范畴构建质量

范畴命名准确且有意义
范畴定义清晰完整
概念归类合理有据
范畴层级结构清晰
范畴间区分度明确

属性维度质量

属性识别全面准确
维度定义合理
维度范围适当
案例定位准确
分布分析科学

关系建立质量

关系类型判断准确
关系强度评估合理
关系证据充分
关系方向正确
关系网络完整

Paradigm构建质量

条件识别完整
行动描述准确
结果分析全面
逻辑链条清晰
理论意义明确

常见问题

快速诊断：

范畴过于宽泛 → 使用 identify_categories.py 增加聚类数
概念归属不明确 → 见 references/troubleshooting.md
关系论证不充分 → 使用 build_relationships.py 查看证据计数
Paradigm不完整 → 使用 construct_paradigm.py 检查完整度

深入学习

Paradigm理论：references/paradigm-theory.md - Strauss模型详解
范畴案例：references/category-examples.md - 完整构建过程
关系类型：references/relationship-types.md - 四种关系详解
故障排除：references/troubleshooting.md - 问题诊断

完成标志

完成轴心编码后应该产出：

系统性的范畴体系
详细的属性维度分析
完整的范畴关系网络
清晰的Paradigm理论模型

此技能为中文扎根理论研究的轴心编码阶段提供完整指导，确保从概念到范畴的科学转化和理论建构。