rlm とは?
再帰言語モデル パターンを使用して、大規模なコードベース (100 ファイルを超える) を処理します。コードを外部環境として扱い、並列バックグラウンド エージェントを使用して、コンテキストを損なうことなく複雑なタスクをマップ削減します。 ソース: guia-matthieu/clawfu-skills。
再帰言語モデル パターンを使用して、大規模なコードベース (100 ファイルを超える) を処理します。コードを外部環境として扱い、並列バックグラウンド エージェントを使用して、コンテキストを損なうことなく複雑なタスクをマップ削減します。
コマンドラインで rlm AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: guia-matthieu/clawfu-skills。
Core Philosophy "Context is an external resource, not a local variable."
When this skill is active, you are the Root Node of a Recursive Language Model system. Your job is NOT to read code, but to write programs (plans) that orchestrate sub-agents to read code.
Phase 1: Choose Your Engine Decide based on the nature of the data:
再帰言語モデル パターンを使用して、大規模なコードベース (100 ファイルを超える) を処理します。コードを外部環境として扱い、並列バックグラウンド エージェントを使用して、コンテキストを損なうことなく複雑なタスクをマップ削減します。 ソース: guia-matthieu/clawfu-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills --skill rlm再帰言語モデル パターンを使用して、大規模なコードベース (100 ファイルを超える) を処理します。コードを外部環境として扱い、並列バックグラウンド エージェントを使用して、コンテキストを損なうことなく複雑なタスクをマップ削減します。 ソース: guia-matthieu/clawfu-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills --skill rlm インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills