rlm-skill은(는) 무엇을 하나요?
Claude Code 및 OpenCode 환경에서 재귀 언어 모델 패턴을 구현하여 대규모 데이터를 외부에서 관리하고 코드 분석을 최적화합니다.
재귀 언어 모델 패턴을 구현하여 Claude Code 및 OpenCode 환경에서 대규모 데이터를 외부에서 관리하고 코드 분석을 최적화합니다.
이 스킬은 RLM(Recursive Language Model) 패턴을 활용하여 Claude Code 및 OpenCode 환경에서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 코드 분석 성능을 최적화하는 방법을 제공합니다. RLM 패턴은 큰 데이터셋이나 긴 컨텍스트를 청크 단위로 분할하고 재귀적으로 처리함으로써 모델의 컨텍스트 윈도우 제한을 극복합니다. 주로 데이터를 외부 저장소(예: 파일 시스템, 데이터베이스)에 보관하고 필요한 부분만 점진적으로 로드하여 메모리 사용량을 줄이고 분석 속도를 향상시킵니다. 이 스킬은 대규모 코드베이스 분석, 로그 파일 처리, 문서 요약 등에 유용하며, 개발자가 복잡한 데이터를 다룰 때 AI 어시스턴트의 일관된 성능을 유지하도록 돕습니다.
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Claude Code 및 OpenCode 환경에서 재귀 언어 모델 패턴을 구현하여 대규모 데이터를 외부에서 관리하고 코드 분석을 최적화합니다.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.