Управление контекстом рекурсивной языковой модели для обработки документов, выходящих за пределы контекстного окна. Позволяет Claude соответствовать возможностям контекста токена Gemini 2M посредством фрагментирования, делегирования суб-LLM и синтеза.
Быстро установите AI-навык rlm-context-manager в вашу среду разработки через командную строку
Источник: starwreckntx/irp__methodologies-.
Purpose: Enable Claude to process documents and contexts that exceed typical context window limits, matching Gemini's large context capabilities through intelligent chunking and recursive processing.
Based on arXiv:2512.24601 - Recursive Language Models by Zhang, Kraska, Khattab (MIT CSAIL).
| Root LLM | Main Claude Code conversation | Claude Opus 4.5 | | Sub-LLM (llmquery) | rlm-subcall Task agent | Claude Haiku | | External Environment | Persistent Python REPL | Python 3 | | State Persistence | ${SKILLSROOT}/rlm-context-manager/state/ | Pickle |
Управление контекстом рекурсивной языковой модели для обработки документов, выходящих за пределы контекстного окна. Позволяет Claude соответствовать возможностям контекста токена Gemini 2M посредством фрагментирования, делегирования суб-LLM и синтеза. Источник: starwreckntx/irp__methodologies-.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/starwreckntx/irp__methodologies- --skill rlm-context-managerУправление контекстом рекурсивной языковой модели для обработки документов, выходящих за пределы контекстного окна. Позволяет Claude соответствовать возможностям контекста токена Gemini 2M посредством фрагментирования, делегирования суб-LLM и синтеза. Источник: starwreckntx/irp__methodologies-.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/starwreckntx/irp__methodologies- --skill rlm-context-manager После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/starwreckntx/irp__methodologies-