Traitez les fichiers trop volumineux pour tenir dans le contexte (> 100 Ko, > 2 000 lignes). Utilise Python REPL pour l'analyse structurelle, les requêtes LLM pour le raisonnement sémantique et les sous-agents pour la synthèse finale. Déclencheurs : fichier volumineux, document volumineux, journal volumineux, base de code complète, dépôt complet, transcription longue, fenêtre contextuelle dépassée.
Installez rapidement le skill IA rlm dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : 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.
Traitez les fichiers trop volumineux pour tenir dans le contexte (> 100 Ko, > 2 000 lignes). Utilise Python REPL pour l'analyse structurelle, les requêtes LLM pour le raisonnement sémantique et les sous-agents pour la synthèse finale. Déclencheurs : fichier volumineux, document volumineux, journal volumineux, base de code complète, dépôt complet, transcription longue, fenêtre contextuelle dépassée. Source : whamp/pi-rlm.
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/whamp/pi-rlm --skill rlmTraitez les fichiers trop volumineux pour tenir dans le contexte (> 100 Ko, > 2 000 lignes). Utilise Python REPL pour l'analyse structurelle, les requêtes LLM pour le raisonnement sémantique et les sous-agents pour la synthèse finale. Déclencheurs : fichier volumineux, document volumineux, journal volumineux, base de code complète, dépôt complet, transcription longue, fenêtre contextuelle dépassée. Source : whamp/pi-rlm.
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/whamp/pi-rlm --skill rlm Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
https://github.com/whamp/pi-rlm