Coderlm
Przekształca codex/gemini/claude w rekurencyjnego agenta z wbudowaną ochroną przed obcinaniem wyjścia bash
Tested · Didn't pass
Co robi ten skill
Zawija CLI agenta kodującego (codex, gemini lub claude) w rekurencyjny uprząż typu 'dziel i zwyciężaj' dla zadań obejmujących wiele plików i dostarcza bashrlm context guards, które automatycznie obcinają polecenia powłoki o dużej ilości danych wyjściowych. Uruchamia się, gdy zadanie obejmuje >10 plików, przekracza komfortowe okno kontekstu lub korzysta z dekompozycji na podagenty.
Raport z testu
Umiejętność to tylko wrapper dokumentacji wokół oddzielnego pliku binarnego `coderlm`, który jest dostarczany przez npm/pypi i nie jest instalowany przez kopiowanie umiejętności, a jego rekurencyjne uruchomienia wymagają również CLI agenta kodującego plus kluczy API, więc główna korzyść 'dziel i zwyciężaj' nie mogła być tutaj zmierzona. Jedna dołączona funkcja, którą mogłem uruchomić na żywo, bashrlm.sh guard, obcina strumień 1892 znaków do podglądu 200 znaków (head+tail), zgodnie z reklamą. Ale jego udokumentowany bypass świadomy przekierowań jest uszkodzony na macOS: `cat big > out.txt` zapisał tylko 266 z 1892 znaków z markerem TRUNCATED, który wyciekł do zapisanego pliku, ponieważ sprawdzenie opiera się na /proc/self/fd/1 dostępnym tylko w systemie Linux. Przydatna koncepcja, ale rzeczywiste trudności z konfiguracją i błąd uszkadzający dane na tej platformie.
Testowano: 2026-07-20 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalacja
git clone https://github.com/CyrusNuevoDia/coderlm mkdir -p ~/.claude/skills cd coderlm && cp -r . ~/.claude/skills/coderlm
Komendy i przykładowe prompty
/coderlmPrzekształca codex/gemini/claude w rekurencyjnego agenta z wbudowaną ochroną przed obcinaniem wyjścia bash
Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):
This refactor spans over 15 files, break it into sub-agent tasksRun this codex task recursively and truncate the noisy bash outputDivide and conquer this large migration across multiple agents