rapid convergence
✓Atteindre une convergence méthodologique de 3 à 4 itérations (par rapport à la norme 5 à 7) lorsque des mesures de base claires existent, que la portée du domaine est ciblée et qu'une validation directe est possible. À utiliser lorsque vous avez une ligne de base V_meta ≥0,40, que des critères de réussite quantifiables, des données de validation rétrospective et des agents génériques sont suffisants. Permet une réduction de temps de 40 à 60 % (10 à 15 heures contre 20 à 30 heures) sans sacrifier la qualité. Le modèle de prédiction permet d'estimer le nombre d'itérations lors de la planification de l'expérience. Validé en reprise d'erreur (3 itérations, 10 heures, V_instance=0.83, V_meta=0.85).
Installation
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.
Atteindre une convergence méthodologique de 3 à 4 itérations (par rapport à la norme 5 à 7) lorsque des mesures de base claires existent, que la portée du domaine est ciblée et qu'une validation directe est possible. À utiliser lorsque vous avez une ligne de base V_meta ≥0,40, que des critères de réussite quantifiables, des données de validation rétrospective et des agents génériques sont suffisants. Permet une réduction de temps de 40 à 60 % (10 à 15 heures contre 20 à 30 heures) sans sacrifier la qualité. Le modèle de prédiction permet d'estimer le nombre d'itérations lors de la planification de l'expérience. Validé en reprise d'erreur (3 itérations, 10 heures, V_instance=0.83, V_meta=0.85). Source : zpankz/mcp-skillset.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill rapid convergence- Source
- zpankz/mcp-skillset
- Catégorie
- </>Développement
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que rapid convergence ?
Atteindre une convergence méthodologique de 3 à 4 itérations (par rapport à la norme 5 à 7) lorsque des mesures de base claires existent, que la portée du domaine est ciblée et qu'une validation directe est possible. À utiliser lorsque vous avez une ligne de base V_meta ≥0,40, que des critères de réussite quantifiables, des données de validation rétrospective et des agents génériques sont suffisants. Permet une réduction de temps de 40 à 60 % (10 à 15 heures contre 20 à 30 heures) sans sacrifier la qualité. Le modèle de prédiction permet d'estimer le nombre d'itérations lors de la planification de l'expérience. Validé en reprise d'erreur (3 itérations, 10 heures, V_instance=0.83, V_meta=0.85). Source : zpankz/mcp-skillset.
Comment installer rapid convergence ?
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/zpankz/mcp-skillset --skill rapid convergence 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/zpankz/mcp-skillset
Détails
- Catégorie
- </>Développement
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01