RLAMA によるローカル RAG システム管理。ローカル ドキュメント (PDF、MD、コードなど) からセマンティック ナレッジ ベースを作成し、自然言語を使用してクエリを実行し、ドキュメントのライフサイクルを管理します。このスキルは、ローカルの知識ベースの構築、個人的なドキュメントの検索、またはドキュメントの Q&A の実行時に使用する必要があります。 Ollama を使用すると 100% ローカルで実行されます。クラウドやデータがマシンから流出することはありません。
コマンドラインで rlama AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: tdimino/claude-code-minoan。
RLAMA (Retrieval-Augmented Language Model Adapter) provides fully local, offline RAG for semantic search over your documents.
Query an existing RAG system with a natural language question:
Get raw chunks without local LLM generation. Claude reads the chunks directly and synthesizes a stronger answer than local models can produce.
RLAMA によるローカル RAG システム管理。ローカル ドキュメント (PDF、MD、コードなど) からセマンティック ナレッジ ベースを作成し、自然言語を使用してクエリを実行し、ドキュメントのライフサイクルを管理します。このスキルは、ローカルの知識ベースの構築、個人的なドキュメントの検索、またはドキュメントの Q&A の実行時に使用する必要があります。 Ollama を使用すると 100% ローカルで実行されます。クラウドやデータがマシンから流出することはありません。 ソース: tdimino/claude-code-minoan。
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/tdimino/claude-code-minoan --skill rlamaRLAMA によるローカル RAG システム管理。ローカル ドキュメント (PDF、MD、コードなど) からセマンティック ナレッジ ベースを作成し、自然言語を使用してクエリを実行し、ドキュメントのライフサイクルを管理します。このスキルは、ローカルの知識ベースの構築、個人的なドキュメントの検索、またはドキュメントの Q&A の実行時に使用する必要があります。 Ollama を使用すると 100% ローカルで実行されます。クラウドやデータがマシンから流出することはありません。 ソース: tdimino/claude-code-minoan。
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/tdimino/claude-code-minoan --skill rlama 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/tdimino/claude-code-minoan