recursive-decomposition（再帰的タスク分解）

このSkillでできること

✓多数のファイルや大きな文書を分割して分析する
✓検索で対象を絞り、自然な単位でチャンク化する
✓独立したバッチをサブエージェントへ委任する
✓小さな範囲で再確認し、結果を重複排除して統合する

使い方

STEP 1

最初にファイル数、行数、サイズ、ページ数を測る

STEP 2

検索で対象範囲を絞ってから内容を読む

STEP 3

5〜10ファイルまたは自然な単位で分割する

STEP 4

統合結果を元資料の最小証拠でスポットチェックする

Skillのインストール

AIにこのSkillを追加してもらう

GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/massimodeluisa/recursive-decomposition-skill

このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

このコードベース全体からエラーハンドリングのパターンを調査してください。まず規模を測り、検索で対象を絞り、5〜10ファイル単位で分析し、最後に根拠を再確認してください。

出力例を見る

分割単位、各バッチの分析結果、重複排除後の統合結果、確認済みのファイル・行参照。

安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信検出あり

Shellコマンド実行明確な記述なし

ファイル読み取り明確な記述なし

ファイル書き込み明確な記述なし

ネットワークアクセス検出あり

認証情報明確な記述なし

検出根拠を見る

network: : author: massimodeluisa version: "1.1.0" paper: https://arxiv.org/abs/2512.24601 --- # Recursive Decomposition Long inputs degrade model quality
network: programmatically. Based on [Recursive Language Models](https://arxiv.org/abs/2512.24601) (Zhang, Kraska, Khattab, 2025). ## How to use - `/recursive-de

recursive-decomposition

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