rlm-skill は何をしますか？
再帰的言語モデルパターンを実装し、大規模データを外部で管理し、Claude Code および OpenCode 環境でのコード分析を最適化します。
概要
このスキルは、再帰的言語モデル（RLM）パターンを活用して、大規模なコードベースやデータセットを効率的に処理するためのフレームワークを提供します。標準的なコンテキストウィンドウの制限を克服し、外部ストレージと動的なデータ管理を通じて、深い分析と長期間にわたる対話を可能にします。
サポートされるプラットフォーム
- Claude Code - AIアシスタントによるコード生成・分析
- OpenCode - オープンソースのAI開発環境
使用方法
- スキルをプロジェクトに追加します。
- 外部データストレージ（ファイル、データベースなど）を設定します。
- 再帰的パターンを使用して、データをチャンクに分割し、段階的に処理します。
主な機能
- 外部データ管理: 大規模データを外部で保持し、必要な部分だけを動的にロード。
- 再帰的分析: コードを再帰的に解析し、深い理解を実現。
- 効率的なコンテキスト利用: コンテキストウィンドウの制限を回避し、大きなプロジェクトでも一貫したパフォーマンス。
例
# Claude Code での使用例
claude code --skill rlm-skill --input "path/to/large/project"
# Python での統合例
from rlm_skill import RLMProcessor
processor = RLMProcessor()
result = processor.analyze("large_codebase")
print(result)
詳細情報
詳細はプロジェクトのドキュメントを参照してください。