Recursive Decomposition Skill（递归拆解技能）

它是什么

Recursive Decomposition Skill 是 Massimo De Luisa 做的一个技能，用于长上下文任务，比如整个代码库、一整个文件夹的文档或一堆 PDF，即使它们放得进上下文窗口也适用。它让 Claude 先估算输入的规模，先搜索再阅读，并把每一批文件交给各自的子代理。之后 Claude 会对照原始资料检查合并后的答案。它基于 Recursive Language Models（递归语言模型）论文，这篇论文把这个问题称为 context rot（上下文腐化）。

1. 你针对整个仓库、一个文档文件夹或一批 PDF 提问
2. Claude 估算输入规模，先搜索再阅读
3. Claude 把每一批交给一个子代理，只往下一层
4. Claude 合并答案，并对照原始资料抽查

适合谁

要让 Claude 处理的内容太大、太密或太分散，一次读完靠不住的人。比如接手的代码库、满是 PRD 或会议记录的文档文件夹，或一摞 PDF。它不适合单个文件或单个函数。遇到这种情况，技能会让 Claude 直接去读。

用在哪里

README 列出了 Claude Code、Codex、Cursor 和兼容的代理，并提供一个 Claude Code 插件。

• Claude Code，所有项目：用加 -g 的 skills CLI，或者用插件
• Claude Code，单个项目：把技能文件夹复制到那个项目的 .claude/skills/
• Codex、Cursor 和其他代理：用加 -a 的 skills CLI，或者把文件夹复制到该代理的技能文件夹

如何设置

点“获取”会把一个 zip 压缩包存进你的下载文件夹，里面是 Mindket 写的安装说明，包含 README 给出的每种安装方式。

1. 用一条命令安装技能。下面这行用的是 skills CLI。加 -g 是装到用户级，加 -a claude-code 则只装给一个代理。
2. 启动你的代理，或者重启它。Claude Code 的文档说，已经打开的会话会立刻看到新技能，除非技能文件夹是在会话开始后才建的。那时就运行 /reload-skills 或重启。
3. 在一个任务上运行 /recursive-decomposition。给它一个路径或一个问题，估算、搜索和分批都由 Claude 来做。

npx skills add massimodeluisa/recursive-decomposition-skill

Claude Code 也可以把它作为插件安装。在终端里运行下面两行，不要在会话里运行。这个插件市场注册的名字是 recursive-decomposition-skill，所以安装命令写成插件名、@、再加这个名字。Claude Code 的文档说，插件里的技能之后会以 /recursive-decomposition:recursive-decomposition 运行。

claude plugin marketplace add massimodeluisa/recursive-decomposition-skill
claude plugin install recursive-decomposition@recursive-decomposition-skill

如果要手动复制，就把仓库里的 skills/recursive-decomposition 文件夹放进 ~/.claude/skills/，然后重启代理。README 没有给出这一步的命令。只选一种方式，因为 Claude Code 的文档说，插件技能和复制进去的技能都会加载，你会看到它出现两次。

如何使用

运行 /recursive-decomposition，后面跟一个路径或问题，或者直接用平常的话提问，让技能自己加载。下面是 README 自己给的提示词。

Analyze error handling patterns across this entire codebase
Find all TODO comments in the project and categorize by priority
What API endpoints are defined across all route files?
Summarize the key decisions from all meeting notes in docs/
Find security issues across all Python files

下面六步由 Claude 来做，你只需要读答案。

示例

你接手了一个大型 TypeScript 项目，想知道它在所有地方怎么处理错误，而不只是某一个文件。

/recursive-decomposition Analyze error handling patterns across this entire codebase

你会拿到一份报告，按区域列出错误类型、已经一致的地方、不一致的地方和该改的地方，并附上文件引用。

新手与专家

新手：技能就是一个带 SKILL.md 文件的文件夹，你的任务和它的描述对得上时，代理就会读它。这个技能只用于大任务。先拿一个文档文件夹试试，让它出一份覆盖每个文件的清单。上下文腐化是指输入越长，答案越差，即使在很大的窗口里也一样。

专家：SKILL.md 定了几条硬规则。Claude 必须先估算输入规模再读，要搜索文件夹，而不是列出整个目录树。超过 2,000 行或 50 KB 的文件按行范围读取。超过 100 页或 30 MB 的 PDF 通过元数据读取，或先拆分再读。没有写好的分批计划时，Claude 最多只能把 5 个文件载入主上下文。

每个子代理都有自己的任务说明，里面有文件、问题和输出格式。深度保持为 1，批数在派出前写好。Claude 从不因为合并结果看起来单薄就加深层级，而是重读有分歧的地方。在论文里，GPT-5 作为递归模型运行时，在 OOLONG-Pairs 上深度 1 得 58.0 F1，深度 3 得 76.0。技能的说明还提到，换一个模型往深处走，分数可能更差，所以技能保持在深度 1。

处理 PDF 时，Claude 先把文件转成 markdown，再搜索这份 markdown。Claude 会运行下面这行，把 FILE 换成你的文件。

npx -y @firecrawl/anydoc FILE -o .firecrawl/out.md

遇到扫描页，anydoc 会以代码 3 退出。这时 Claude 会加上 --ocr hosted 重新运行，或调用 Firecrawl 的云端 firecrawl parse。SKILL.md 说这个云端步骤大约每页 PDF 1 个积分，上限 50 MB。

注意事项

它只是一个技能，没有脚本，协调工作会多花一些 token。

• 成本：README 说论文里的运行成本大约只有摘要基线的三分之一。技能自己的成本页列出，在一项任务上它花 0.99 美元，压缩（compaction）花 0.57 美元。成本问题还没有定论
• 小任务：只有一个文件或快速查找时，直接读更快
• 论文数据：在 600 万到 1100 万 token 的多跳问题上，SKILL.md 给出的成绩是该方法 91.3%，压缩 70.5%。这么大的输入远超大多数项目，这个分数也不代表你的文件会有同样结果
• 作者的测试：在 131 个公开 PDF 上，直接用 pdftotext 更快，但从最大的那个文件（一份扫描件）里没拿到标题。技能更慢，因为它对那个文件做了 OCR
• 隐私：和其他工作一样，你的文件和子代理的任务说明都会发给你的代理所用的模型。发往云端解析的扫描版 PDF 会交给 Firecrawl
• 更新：README 没有给出更新或卸载的步骤
• 作者：Massimo De Luisa，MIT 许可证。这是独立项目，与论文作者、麻省理工学院（MIT）、tccao 或 Firecrawl 都没有关联。Mindket 只是列出这个技能，并不是它的作者