AncestorEra/rlm-skill

rlm-skill은(는) 무엇을 하나요?

🧠 RLM을 사용하여 코드 분석을 최적화하고 고급 재귀 모델링 기법으로 대규모 코드베이스 처리를 간소화하세요.

개요

이 스킬은 재귀 언어 모델(RLM)을 활용하여 대규모 코드베이스를 더 효율적으로 탐색하고 이해할 수 있도록 지원합니다. RLM은 파일 간의 종속성을 재귀적으로 분석하여 개발자에게 정확한 코드 리뷰, 리팩토링, 문서화 기능을 제공합니다.

주요 기능

• 재귀적 종속성 추적: 프로젝트의 소스 파일 간 종속성을 자동으로 분석하여 그래프를 생성합니다.
• 계층적 요약 생성: 대규모 코드베이스에 대해 요약을 계층적으로 생성하여 상위 수준의 개요를 제공합니다.
• 컨텍스트 합성: 여러 파일의 관련 컨텍스트를 단일 분석 프레임워크로 통합합니다.
• 리팩토링 제안: RLM 분석 결과를 기반으로 코드 개선을 위한 제안을 제공합니다.

지원 플랫폼

• Claude Code
• Cursor
• Codex
• 기타 AI 에이전트

사용 예시

# 프로젝트에서 RLM 스킬 활성화
rlm-skill init

# 전체 코드베이스 분석 실행
rlm-skill analyze --recursive

# 특정 모듈 분석
rlm-skill analyze ./src/module

환경 변수

• RLM_DEPTH: 재귀 분석의 최대 깊이 (기본값: 3)
• RLM_CACHE: 분석 결과 캐싱 활성화 (true/false)

참고

• RLM 스킬은 Node.js 16+에서 테스트되었습니다.
• 대규모 프로젝트에서는 분석 시간이 길어질 수 있습니다.