rapid convergence
✓Logre una convergencia de la metodología de 3 a 4 iteraciones (en comparación con el estándar 5 a 7) cuando existan métricas de referencia claras, el alcance del dominio esté enfocado y la validación directa sea posible. Úselo cuando tenga una línea base V_meta ≥0,40, criterios de éxito cuantificables, datos de validación retrospectivos y agentes genéricos sean suficientes. Permite una reducción de tiempo del 40 al 60 % (10 a 15 horas frente a 20 a 30 horas) sin sacrificar la calidad. El modelo de predicción ayuda a estimar el recuento de iteraciones durante la planificación del experimento. Validado en recuperación de errores (3 iteraciones, 10 horas, V_instance=0,83, V_meta=0,85).
Instalación
SKILL.md
Achieve methodology convergence in 3-4 iterations through structural optimization, not rushing.
Rapid convergence is not about moving fast - it's about recognizing when structural factors naturally enable faster progress without sacrificing quality.
See ../retrospective-validation for retrospective validation technique.
Logre una convergencia de la metodología de 3 a 4 iteraciones (en comparación con el estándar 5 a 7) cuando existan métricas de referencia claras, el alcance del dominio esté enfocado y la validación directa sea posible. Úselo cuando tenga una línea base V_meta ≥0,40, criterios de éxito cuantificables, datos de validación retrospectivos y agentes genéricos sean suficientes. Permite una reducción de tiempo del 40 al 60 % (10 a 15 horas frente a 20 a 30 horas) sin sacrificar la calidad. El modelo de predicción ayuda a estimar el recuento de iteraciones durante la planificación del experimento. Validado en recuperación de errores (3 iteraciones, 10 horas, V_instance=0,83, V_meta=0,85). Fuente: zpankz/mcp-skillset.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill rapid convergence- Fuente
- zpankz/mcp-skillset
- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es rapid convergence?
Logre una convergencia de la metodología de 3 a 4 iteraciones (en comparación con el estándar 5 a 7) cuando existan métricas de referencia claras, el alcance del dominio esté enfocado y la validación directa sea posible. Úselo cuando tenga una línea base V_meta ≥0,40, criterios de éxito cuantificables, datos de validación retrospectivos y agentes genéricos sean suficientes. Permite una reducción de tiempo del 40 al 60 % (10 a 15 horas frente a 20 a 30 horas) sin sacrificar la calidad. El modelo de predicción ayuda a estimar el recuento de iteraciones durante la planificación del experimento. Validado en recuperación de errores (3 iteraciones, 10 horas, V_instance=0,83, V_meta=0,85). Fuente: zpankz/mcp-skillset.
¿Cómo instalo rapid convergence?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill rapid convergence Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01