q-topic-finetuning
✓Affinez et consolidez les résultats de la modélisation thématique (BERTopic, LDA, etc.) dans un cadre de classification axé sur la théorie pour les manuscrits universitaires. À utiliser lors du traitement des résultats de modélisation de sujets nécessitant une consolidation de sujets, une classification théorique, une préservation spécifique à un domaine, une gestion multicatégories, une vérification des données ou des mises à jour Excel avec les étiquettes finales.
Installation
SKILL.md
Fine-tune topic modeling outputs into consolidated, theory-driven topic frameworks for academic manuscripts.
Preservation Rules (Customize per Domain) Identify what should NEVER be merged based on theoretical importance:
Theoretical Framework (Template) Replace with your relevant framework:
Affinez et consolidez les résultats de la modélisation thématique (BERTopic, LDA, etc.) dans un cadre de classification axé sur la théorie pour les manuscrits universitaires. À utiliser lors du traitement des résultats de modélisation de sujets nécessitant une consolidation de sujets, une classification théorique, une préservation spécifique à un domaine, une gestion multicatégories, une vérification des données ou des mises à jour Excel avec les étiquettes finales. Source : tyrealq/q-skills.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/tyrealq/q-skills --skill q-topic-finetuning- Source
- tyrealq/q-skills
- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que q-topic-finetuning ?
Affinez et consolidez les résultats de la modélisation thématique (BERTopic, LDA, etc.) dans un cadre de classification axé sur la théorie pour les manuscrits universitaires. À utiliser lors du traitement des résultats de modélisation de sujets nécessitant une consolidation de sujets, une classification théorique, une préservation spécifique à un domaine, une gestion multicatégories, une vérification des données ou des mises à jour Excel avec les étiquettes finales. Source : tyrealq/q-skills.
Comment installer q-topic-finetuning ?
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/tyrealq/q-skills --skill q-topic-finetuning Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor
Où se trouve le dépôt source ?
https://github.com/tyrealq/q-skills
Détails
- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01