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再帰的分解スキル

コンテキストを小さく保ちながら、長いコンテキストタスクを分解します。 Claudeコード、Codex、Cursor、互換性のあるエージェントのスキルは、Recursiveランゲージモデルの研究に基づいており、

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問題

大規模なコードベース、文書の数十、長いレポート:コンテキストが成長するにつれて、モデルは細部を逃し、推測によって遠い部分をリンクし、精度を失います。 Recursive Languageパフォーマー ペーパーはコンテキスト rot を呼び出します。

それが何をするか

タスクがコードベース全体、マルチドキュメント、PDFのパイル、または、ウィンドウに収まる場合でも、エージェントは入力を環境として処理し、テキストの代わりにクエリする:

1。Size 何も読む前に入力。 2.Filter検索で検索スペースが読み込まれません。 3。Chunk 5〜10ファイルまたは自然単位のバッチに残っているもの。 4。 Recurse 深さ 1 バッチごとの1つのサブエージェントと、それぞれに自己完結の簡単な。 サブエージェントはサブエージェントをスプーンしません。 5。Verify ソースに対する小さなウィンドウでマージされた応答。 6.

Recursive Decomposition Skill

Decompose long-context tasks while keeping the context small. An Agent Skill for Claude Code, Codex, Cursor and compatible agents, based on the Recursive Language Models research

Install · Usage · How it works · Eval · Structure · Acknowledgments

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The problem

Large codebases, dozens of documents, long reports: as the context grows, models miss details, link distant parts by guesswork and lose accuracy. The Recursive Language Models paper calls it context rot.

What it does

When a task is codebase-wide, multi-document, a pile of PDFs, or a dense aggregate, even if it fits the window, the skill makes the agent treat the input as an environment to query instead of text to swallow:

1. Size the input before reading anything.
2. Filter the search space with searches, not reads.
3. Chunk what remains into batches of 5 to 10 files or natural units.
4. Recurse at depth 1 with one sub-agent per batch, each with a self-contained brief. Sub-agents do not spawn sub-agents.
5. Verify the merged answer on a small window against the sources.
6. Synthesise programmatically, with file and line references.

PDFs go through anydoc first (npx -y @firecrawl/anydoc FILE -o .firecrawl/out.md), then grep the markdown. Cloud firecrawl parse is for OCR, -Q, or -S. A one-page convert job is not this skill.

Install

With the skills CLI:

npx skills add massimodeluisa/recursive-decomposition-skill