parametric-analysis

Compute summary statistics over a text corpus — average word length, words/doc, sentences/doc, lexical diversity, readability scores, token length distributions. Use when the user wants a quantitative description of the corpus shape rather than its content.

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Repositório: danielrosehill/Claude-Text-Corpus-Analysis-Plugin
Última atividade na origem: 23 de abril de 2026 às 15:04
Idioma detectado do SKILL.md: inglês
Estrelas: 1
Forks: 0

Opções de instalação

Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.

Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.

Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.

npx skills add https://github.com/danielrosehill/Claude-Text-Corpus-Analysis-Plugin --skill parametric-analysis

O comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.

Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.

Revise os arquivos de origem

Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.

SKILL.md

Instruções da origem · Visualização somente leitura

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categorize-corpus

Assign each document in a corpus to one of N user-defined categories. Use when the user has a fixed taxonomy (e.g. 10-20 labels) and wants every note/document routed into exactly one (or top-k) of them. Supports zero-shot classifiers, local LLMs, and cloud LLMs with cost-aware batching.

2026-04-23

choose-approach

Decide whether a corpus analysis task should use classical NLP, a local LLM, or a cloud LLM (OpenRouter) given corpus size, task complexity, and cost tolerance. Use first, before any other skill in this plugin, especially when the corpus is large (thousands+ of documents) or when an LLM pass could get expensive.

2026-04-23

correlation-analysis

Correlate metadata (timestamps, tags, source, author) with content features (topics, entities, length, sentiment) to surface non-obvious patterns. Use when the user asks "does X correlate with Y in my corpus" or wants to discover relationships between when/where/who and what.

2026-04-23

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description	Compute summary statistics over a text corpus — average word length, words/doc, sentences/doc, lexical diversity, readability scores, token length distributions. Use when the user wants a quantitative description of the corpus shape rather than its content.