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| name | performing-selective-coding |
| description | 执行扎根理论的选择式编码过程，包括核心范畴识别、故事线构建、理论框架整合和理论饱和度检验。当需要整合所有范畴构建核心理论，形成完整的故事线和理论模型时使用此技能。 |
专门用于扎根理论研究的选择式编码阶段，将轴心编码构建的范畴体系整合为系统的理论框架，形成核心理论和故事线。
当用户提到以下需求时，使用此技能：
# 第一步：识别核心范畴
python scripts/identify_core_category.py \
--input categories.json \
--relations relationships.json \
--output core_category.json
# 第二步：构建故事线
python scripts/construct_storyline.py \
--input data.json \
--categories categories.json \
--relations relationships.json \
--output storyline.json
# 第三步：整合理论框架
python scripts/integrate_theory.py \
--categories categories.json \
--relations relationships.json \
--output theory.json
# 第四步：检验饱和度
python scripts/check_saturation.py \
--existing theory.json \
--new new_data.json \
--output saturation.json
使用工具自动评估：
定性验证：
详见：references/core-category/INDEX.md
使用工具辅助：
人工精炼：
详见：references/storyline/INDEX.md
使用工具生成：
定性完善：
详见：references/theory-integration/INDEX.md
使用工具检验：
判断标准：
详见：references/saturation/INDEX.md
统一的三层JSON格式：
{
"summary": {
"core_category": "学业适应困难",
"saturation_score": 0.92,
"propositions_count": 8,
"is_fully_saturated": true
},
"details": {
"core_category_analysis": {...},
"storyline": {...},
"theory_framework": {...},
"saturation_report": {...}
}
}
在完成选择式编码后，请检查以下项目：
快速诊断：
identify_core_category.py 量化评估references/storyline/INDEX.mdreferences/theory-integration/INDEX.mdcheck_saturation.py 检验维度references/core-category/INDEX.md - 选择标准详解references/storyline/INDEX.md - 叙事方法references/theory-integration/INDEX.md - 命题提炼references/saturation/INDEX.md - 判断标准完成高质量的选择式编码应该产出：
此技能为扎根理论研究的选择式编码阶段提供完整指导，确保从范畴体系到核心理论的科学转化和理论建构。