performing-axial-coding

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当用户需要执行扎根理论的轴心编码,包括范畴识别、属性维度分析、关系建立和Paradigm模型构建时使用此技能

ptreezh By ptreezh schedule Updated 1/23/2026

name: performing-axial-coding description: 当用户需要执行扎根理论的轴心编码,包括范畴识别、属性维度分析、关系建立和Paradigm模型构建时使用此技能 version: 1.1.0 author: socienceAI.com tags: [grounded-theory, axial-coding, category-analysis, paradigm-model, qualitative-research, planning-with-files] compatibility: Claude 3.5 Sonnet and above metadata: domain: qualitative-research methodology: grounded-theory complexity: intermediate integration_type: analysis_tool last_updated: "2026-01-23" dependencies: - planning-with-files allowed-tools: [python, bash, read_file, write_file]

轴心编码技能 (Performing Axial Coding)

Overview

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。

When to Use This Skill

Use this skill when the user requests:

  • Integration of open coding concepts into categories
  • Identification of category properties and dimensions
  • Establishment of relationships between categories
  • Construction of paradigm models (conditions-context-actions-outcomes)
  • Development of theoretical frameworks from coded data
  • Systematic approach to mid-stage qualitative analysis
  • Chinese qualitative data analysis following grounded theory principles
  • Need for systematic planning and progress tracking in axial coding
  • Integration with planning-with-files for project management

Quick Start

When a user requests axial coding:

  1. Group related concepts from open coding into categories
  2. Analyze properties and dimensions of each category
  3. Establish relationships between categories
  4. Construct paradigm models linking categories
  5. Validate the coherence of the category system

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

脚本调用时机

当需要执行轴心编码的不同阶段时,调用对应的脚本:

  • 范畴识别阶段:调用 identify_categories.py
  • 属性分析阶段:调用 analyze_properties.py(可选)
  • 关系建立阶段:调用 build_relationships.py
  • Paradigm构建阶段:调用 construct_paradigm.py

统一输入格式

{
  "coding_context": {
    "research_topic": "研究主题",
    "previous_coding_stage": "前期编码阶段(开放编码/轴心编码)",
    "theoretical_perspective": "理论视角",
    "coding_purpose": "编码目的"
  },
  "input_data": {
    "concepts": [
      {
        "id": "概念ID",
        "name": "概念名称",
        "definition": "概念定义",
        "examples": ["示例1", "示例2"]
      }
    ],
    "codes": [
      {
        "id": "编码ID",
        "concept_id": "关联概念ID",
        "text": "编码文本",
        "source_segment": "来源段落"
      }
    ],
    "previous_categories": [
      {
        "id": "前期范畴ID",
        "name": "前期范畴名称",
        "concepts": ["概念ID列表"]
      }
    ]
  },
  "coding_parameters": {
    "abstraction_level": "抽象层次要求",
    "number_of_categories": "目标范畴数量",
    "category_type": "范畴类型(核心/次要)",
    "relationship_types": ["因果", "条件", "策略", "互动"]
  }
}

统一输出格式

{
  "summary": {
    "total_categories": "范畴总数",
    "core_categories": "核心范畴数",
    "total_relationships": "关系总数",
    "paradigm_completeness": "Paradigm完整度",
    "processing_time": "处理时间(秒)"
  },
  "details": {
    "categories": [
      {
        "id": "范畴ID",
        "name": "范畴名称",
        "definition": "范畴定义",
        "concepts": ["概念ID列表"],
        "properties": {
          "dimension": "维度特征",
          "values": ["维度值"],
          "conditions": "条件特征"
        },
        "type": "范畴类型(核心/次要)",
        "frequency": "出现频次",
        "source_segments": ["来源段落ID列表"]
      }
    ],
    "relationships": [
      {
        "id": "关系ID",
        "from_category": "源范畴ID",
        "to_category": "目标范畴ID",
        "type": "关系类型(因果/条件/策略/互动)",
        "strength": "关系强度(0-1)",
        "evidence": "关系证据",
        "description": "关系描述"
      }
    ],
    "paradigm_model": {
      "phenomenon": "核心现象",
      "conditions": ["条件范畴列表"],
      "context": "情境",
      "action_strategies": ["行动策略列表"],
      "consequences": ["后果列表"],
      "intervening_conditions": ["中介条件"],
      "outcomes": "结果"
    },
    "statistics": {
      "category_cohesion": "范畴内聚度",
      "relationship_density": "关系密度",
      "paradigm_coherence": "Paradigm一致性"
    }
  },
  "metadata": {
    "timestamp": "时间戳",
    "version": "版本号",
    "skill": "performing-axial-coding",
    "processing_stage": "处理阶段"
  }
}

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:

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

轴心编码多阶段编码流程集成planning-with-files

阶段1:项目规划与准备

  • 使用planning-with-files初始化项目
  • 创建轴心编码任务计划文档
  • 定义编码目标、范围和时间线
  • 确定数据源和编码深度

阶段2:范畴识别

  • 跟踪范畴识别进度
  • 记录范畴构建和命名结果
  • 更新任务完成状态
  • 记录范畴识别过程中发现的问题

阶段3:属性维度分析

  • 执行属性维度分析
  • 监控属性分析进度
  • 记录关键维度发现
  • 与任务计划进行对照

阶段4:关系建立

  • 跟踪关系建立过程
  • 记录范畴间关系发现
  • 更新编码阶段状态
  • 整理关系分析结果

阶段5:Paradigm模型构建

  • 跟踪Paradigm模型构建过程
  • 记录模型组件和关系
  • 监控模型完整性指标
  • 整合模型构建结果

阶段6:整合与总结

  • 整合所有编码结果
  • 生成轴心编码分析报告
  • 记录关键洞察和反思
  • 完成项目总结和复盘

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。

Install via CLI
npx skills add https://github.com/ptreezh/sscisubagent-skills --skill performing-axial-coding
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