rlm
非常に長いコンテキストや大規模なドキュメント、実用的なコンテキストウィンドウの制限を超える膨大なコードベースを処理する際に使用します。ユーザーが「rlm」や「recursive language model」に言及した場合、またはコンテキストに読み込むには大きすぎるファイルの処理が必要な場合に起動します。
description の原文を見る
Use when processing very long contexts, large documents, or extensive codebases that exceed practical context window limits. Activate when user mentions 'rlm', 'recursive language model', or needs to process files too large to read into context.
SKILL.md 本文
Recursive Language Model (RLM)
長いコンテキスト処理をサブエージェントに委譲する rlm-query と rlm-batch にアクセスできます。自分で作業を調整しようとしないでください — あなたの役割はワークスペースをセットアップして、すぐに depth-0 オーケストレータに引き継ぐことです。
セットアップ
SKILL_DIR="$(dirname "$(readlink -f ~/.claude/skills/rlm/SKILL.md 2>/dev/null || echo ~/.claude/skills/rlm/SKILL.md)")"
export PATH="${SKILL_DIR}/scripts:$PATH"
実行内容
-
実行内容を記述したプロンプトファイルを作成します。入力ファイルのパスを含めます：
TASK="my-task" mkdir -p .rlm/$TASK cat > .rlm/$TASK/task.md << 'EOF' /path/to/big-document.txt をリスク分析します... EOF -
ルートオーケストレータをバックグラウンドで起動し、実行
...
詳細情報
- 作者
- Tenobrus
- リポジトリ
- Tenobrus/claude-rlm
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/2/9
Source: https://github.com/Tenobrus/claude-rlm / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。