Procesar archivos demasiado grandes para encajar en el contexto (>100 KB, >2000 líneas). Utiliza Python REPL para análisis estructural, consultas LLM para razonamiento semántico y subagentes para síntesis final. Desencadenantes: archivo grande, documento grande, registro masivo, código base completo, repositorio completo, transcripción larga, ventana de contexto excedida.
Instala rápidamente el skill de IA rlm en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: whamp/pi-rlm.
Large content stays in the REPL environment, not in your context.
The REPL holds the full file in memory. You write Python to analyze it. Only your print() output returns to your context—never raw file content.
Use for: Pattern matching, structure extraction, aggregation, JSON parsing.
Procesar archivos demasiado grandes para encajar en el contexto (>100 KB, >2000 líneas). Utiliza Python REPL para análisis estructural, consultas LLM para razonamiento semántico y subagentes para síntesis final. Desencadenantes: archivo grande, documento grande, registro masivo, código base completo, repositorio completo, transcripción larga, ventana de contexto excedida. Fuente: whamp/pi-rlm.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/whamp/pi-rlm --skill rlmProcesar archivos demasiado grandes para encajar en el contexto (>100 KB, >2000 líneas). Utiliza Python REPL para análisis estructural, consultas LLM para razonamiento semántico y subagentes para síntesis final. Desencadenantes: archivo grande, documento grande, registro masivo, código base completo, repositorio completo, transcripción larga, ventana de contexto excedida. Fuente: whamp/pi-rlm.
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/whamp/pi-rlm --skill rlm Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/whamp/pi-rlm