再帰的分解（recursive-decomposition）

このSkillでできること

✓大規模コードベースや多数ファイルの調査を分割して処理する
✓複数文書や大容量PDFから情報を抽出・集約する
✓分散ソース間のマルチホップ分析や一覧化を行う
✓統合結果を小さな範囲で再検証し、重複を整理する

使い方

STEP 1

入力のファイル数、行数、容量、ページ数を先に確認する

STEP 2

検索やファイル種別で対象を絞り、自然な単位や行範囲に分割する

STEP 3

独立したバッチごとにサブエージェントへ処理を委ね、深さ1で統合する

STEP 4

統合結果を元資料の最小限の証拠と照合してから回答する

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。

このリポジトリ全体を調査し、主要な機能、関連ファイル、重複や不整合を整理してください。入力規模を確認してから検索・分割し、独立バッチごとに分析したうえで、根拠となるファイルと行範囲を付けて統合してください。

出力例を見る

## 概要
- 分析対象を複数バッチに分割

## 主な発見
- 機能A: `path/to/file` の該当範囲
- 機能B: `path/to/other-file` の該当範囲

## 検証
- 統合結果を対象範囲と照合

## 不確実性
- 追加確認が必要な点を記載

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: "1.2.0" paper: https://arxiv.org/abs/2512.24601 --- # Recursive Decomposition Long inputs rot. Details get miss
network: nthesise in code. 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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