上传 DOCX 或 TXT，设置研究问题与编码粒度，先运行小样本初始编码。
质性研究工作流指南
NVivo 自动编码之外，AI 可以先做哪一部分？
研析让 AI 先给出基于原文的初始编码建议与判断依据，再由研究者逐条接受、拒绝或修改，最后导出 QDPX 衔接 NVivo。
它解决的是重复劳动，不替代研究判断
传统手工流程常包含反复选中原文、建立或匹配节点、记录依据和回看上下文。研析把第一轮拆分与初步归类变成待审核的建议，让研究者把时间集中在代码边界、反例、理论解释和最终结论上。
AI 输出始终是建议。研究者需要核对原文、处理语境风险，并对最终编码负责。
从访谈材料到 NVivo 的三步流程
对照原文与判断依据，逐条接受、拒绝或改码，并记录审核结果。
下载 CSV、JSON 或标准 QDPX；需要继续分析时，将 QDPX 导入 NVivo。
适合哪些任务？
适合访谈、焦点小组、政策文本、裁判文书和其他需要保留原文证据的质性材料。建议先用约 20 个分析单元校准代码命名与边界，再决定是否处理全文。