O que rlm-skill faz?
Implemente o padrão de Modelo de Linguagem Recursivo para gerenciar dados grandes externamente e otimizar a análise de código nos ambientes Claude Code e OpenCode.
Implemente o padrão de Modelo de Linguagem Recursivo para gerenciar dados grandes externamente e otimizar a análise de código nos ambientes Claude Code e OpenCode.
Esta skill implementa o padrão de Modelo de Linguagem Recursivo (RLM), projetado para lidar com grandes volumes de dados externos e otimizar a análise de código em ambientes como Claude Code e OpenCode. Ela permite que agentes de IA mantenham contexto limitado enquanto processam dados de forma incremental, melhorando a eficiência e a precisão em tarefas de análise de código complexas. Suportada por integrações com sistemas de arquivos e APIs, a skill gerencia automaticamente a segmentação de dados, evitando sobrecarga de tokens. Ideal para desenvolvedores que trabalham com bases de código extensas ou fluxos de dados que exigem processamento iterativo, ela reduz custos computacionais e aumenta a escalabilidade dos agentes de IA.
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Implemente o padrão de Modelo de Linguagem Recursivo para gerenciar dados grandes externamente e otimizar a análise de código nos ambientes Claude Code e OpenCode.
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.