نماذج اللغة العودية (RLM) CLI - تمكن طلاب LLM من معالجة السياقات الكبيرة بشكل متكرر عن طريق تحليل المدخلات وتسمية أنفسهم على الأجزاء. يُستخدم لتحليل التعليمات البرمجية ومراجعات الفروق واستكشاف قاعدة التعليمات البرمجية. مشغلات عند "سؤال rlm"، "اكتمل rlm"، "بحث rlm"، "فهرس rlm".
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي rlm بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: rawwerks/rlm-cli.
Recursive Language Models (RLM) CLI - enables LLMs to handle near-infinite context by recursively decomposing inputs and calling themselves over parts. Supports files, directories, URLs, and stdin.
Set an API key for your backend (openrouter is default):
| Directory | rlm ask . -q "..." | Recursive, respects .gitignore | | File | rlm ask main.py -q "..." | Single file | | URL | rlm ask https://x.com -q "..." | Auto-converts to markdown | | stdin | git diff \| rlm ask - -q "..." | - reads from pipe | | Literal | rlm ask "text" -q "..." --literal | Treat as raw text |
نماذج اللغة العودية (RLM) CLI - تمكن طلاب LLM من معالجة السياقات الكبيرة بشكل متكرر عن طريق تحليل المدخلات وتسمية أنفسهم على الأجزاء. يُستخدم لتحليل التعليمات البرمجية ومراجعات الفروق واستكشاف قاعدة التعليمات البرمجية. مشغلات عند "سؤال rlm"، "اكتمل rlm"، "بحث rlm"، "فهرس rlm". المصدر: rawwerks/rlm-cli.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/rawwerks/rlm-cli --skill rlmنماذج اللغة العودية (RLM) CLI - تمكن طلاب LLM من معالجة السياقات الكبيرة بشكل متكرر عن طريق تحليل المدخلات وتسمية أنفسهم على الأجزاء. يُستخدم لتحليل التعليمات البرمجية ومراجعات الفروق واستكشاف قاعدة التعليمات البرمجية. مشغلات عند "سؤال rlm"، "اكتمل rlm"، "بحث rlm"، "فهرس rlm". المصدر: rawwerks/rlm-cli.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/rawwerks/rlm-cli --skill rlm بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/rawwerks/rlm-cli