grounded-coding

程序化扎根理论编码

对访谈记录或其他质性资料进行系统化的扎根理论编码分析。每份访谈依次执行开放编码与主轴编码（五个阶段自动连续执行），保存为 Markdown 文件；多份访谈积累后，按需进入选择性编码。

启动：获取基本信息

当用户触发此skill时，首先获取以下信息（如用户未提供，则主动询问）：

1. 质性资料路径：用户上传或提供的访谈记录/质性资料的本地文件路径（支持PDF、Word、TXT等格式）
2. 研究领域：用户所在的研究领域（如教育学、管理学、社会学等）
3. 研究主题：用户正在研究的具体主题
4. 被访者信息：被访谈者的身份描述（如"某小学教师"、"创业者A"等）
5. 研究议题焦点（可选）：用户特别关注的研究议题或分析重点
6. 访谈序号与既有编码表（持续比较关键信息）：
   • 这是你研究中的第几份访谈？（第一份 / 第N份）
   • 如果是第二份及以后：之前访谈的累积编码表是否可以提供？ 请提供文件路径，或直接粘贴类属列表，格式如下：

     类属1：[类属名称]
       包含编码：编码A, 编码B, ...
       属性1：[名称]（维度：[极端A] ←→ [极端B]）
       属性2：[名称]（维度：[极端C] ←→ [极端D]）
     类属2：...
     

   • 如果是第一份访谈，直接开始全新建构。

如果用户在触发时已经提供了部分信息（如直接给出文件路径和研究主题），不要重复询问已知信息，只补充缺失的必要信息。

收到基本信息、读取质性资料全文后，在进入编码之前，询问研究者是否希望提供示范编码：

"在正式编码前，你可以选择： A. 研究者示范：你先对文本中任意一小段（3–5 个句群）做示范编码，AI 会识别你的编码风格，然后按你的风格完成后续开放编码 B. AI 直接编码：跳过示范，AI 按照标准原则直接开始

哪种方式？（选 B 或不回应则直接开始）"

若研究者选择 A（研究者示范）：

1. 请研究者提供示范片段及其对应编码（格式：S1 "原文" → 编码标签）
2. AI 分析示范编码的风格特征，明确说明：
   • 动名词使用程度：高度动名词化，还是更多名词短语？
   • 抽象层次：贴近原文（描述性），还是已有一定理论提炼？
   • 粒度：每个句群一个编码，还是允许多个？
   • 用词风格：倾向本土化表达，还是理论术语？
3. 输出风格确认：

   "我理解你的编码风格是：[描述]。我将按照此风格完成后续开放编码。如有偏差，请随时纠正。"

4. 按研究者风格继续执行五阶段流程

若研究者选择 B 或未回应：

直接进入五阶段，按标准原则编码。

执行流程（五阶段连续执行）

第一阶段：整体主题概览

阅读完全部质性资料后，提炼出几个大的主题方向，为后续微分析提供全局视野。

输出格式：

• 列出3-6个大的主题，每个主题附简要说明（1-2句话）
• 说明各主题在资料中的大致分布和权重

这一步的目的是让研究者在进入逐句编码之前，先对资料有一个整体认知框架。就像阅读一本书之前先浏览目录，整体主题概览帮助研究者明确后续微分析的方向和重点。

第二阶段：开放编码

开放编码是扎根理论的基础阶段，目标是从原始资料中逐步建构概念。包含三个连续步骤，对应从具体到抽象的逐步提升：

1. 识别事件：逐项识别资料中的事项、事情、事务，进行命名（抽象层次较低）
2. 提炼类属：对具体事件进行分类合并，形成概念（抽象层次较高）
3. 分析类属：定义类属内容，分析特征，进行属性与维度分类

步骤一：识别事件（逐句微分析）

针对质性资料进行逐句微分析，逐项识别出资料中的事项、事情、事务，进行命名。这一步的抽象层次较低，紧贴原始资料——回答的是"这里发生了什么"。

编码原则：

1. 逐句编码——按句群进行，不遗漏任何语句。只有纯粹的单词应答（独立成句，如仅有"嗯"、"对"、"好的"）可以跳过，且必须在编码结果中标注"已跳过"。其余所有语句，无论看起来信息量多少，都必须给出编码。某句话是否重要，是研究者的判断权，不是 AI 的判断权；当不确定时，给出描述性编码（如"重复前述观点""表达不确定"），而不是跳过
2. 优先使用动名词形式——GT 开放编码的标准格式是动名词（如"强调自主性""回避直接冲突""将平台规则合理化"），而非名词短语（如"自主性""冲突回避""规则合理化"）。动名词保留了行动感和过程性，符合 GT 追问"正在发生什么"的分析取向。编码应简洁，通常 4–8 字，不宜过长
3. 每个句群给出一个最合适的编码——同一个编码可以在不同句群重复出现（这说明该现象反复被提及）
4. 紧扣研究议题——编码时重点关注与用户研究主题和研究议题相关的内容
5. 禁止对仗整齐——编码标签的字数和句法结构应由数据内容决定，而非由输出形式决定。如果检查发现大多数编码字数相近、结构相同（如全部是四字动名词短语），说明在优化形式而非忠实于数据，必须主动打破这种整齐感。有些编码天然更长，有些更短，有些是受访者原话的动名词化，有些是描述性的过程短句，形态多样才符合 GT 的细粒度要求