recursive-decomposition

Tổng quan về skill recursive-decomposition

Skill recursive-decomposition giúp bạn xử lý các tác vụ lớn, nhiều tệp hoặc nhiều bước nhảy bằng cách chia công việc thành các phần nhỏ, xử lý từng phần độc lập, rồi ghép kết quả lại. Skill này đặc biệt hữu ích cho recursive-decomposition trong Workflow Automation, rà soát toàn bộ codebase và trích xuất từ nhiều tài liệu khi một prompt đơn lẻ sẽ quá nông hoặc quá dễ lỗi.

Skill này dùng để làm gì

Hãy dùng skill recursive-decomposition khi nhiệm vụ không phải là “trả lời một câu hỏi”, mà là “phân tích đáng tin cậy một khối सामग्री lớn”. Các trường hợp phù hợp thường gồm quét nhiều tệp, so sánh pattern trên toàn codebase, trích xuất dữ kiện có cấu trúc từ nhiều tài liệu, hoặc xây dựng một báo cáo tổng hợp từ các nguồn phân tán.

Vì sao nó khác với một prompt thông thường

Một prompt thông thường yêu cầu model giữ mọi thứ trong một lượt xử lý. Skill này đẩy bạn theo hướng tiết lộ dần: thu hẹp phạm vi tìm kiếm trước, rồi đệ quy vào các phần liên quan, sau đó mới tổng hợp. Đây là lợi thế lớn khi tình trạng trôi ngữ cảnh, bỏ sót tệp hoặc gộp kết quả thiếu nhất quán có thể làm giảm chất lượng đầu ra.

Các trường hợp dùng phù hợp nhất

Skill recursive-decomposition rất hợp khi bạn có 10+ tệp, 50k+ token, hoặc một tác vụ cần bao quát có hệ thống thay vì chỉ tóm tắt nhanh. Nó kém phù hợp hơn với các câu hỏi nhỏ, cục bộ, nơi xử lý trực tiếp sẽ rẻ hơn và nhanh hơn.

Cách dùng skill recursive-decomposition

Cài đặt và kích hoạt

Với recursive-decomposition install, hãy thêm skill này vào Claude Code hoặc workflow có hỗ trợ skills, rồi gọi nó khi nhiệm vụ rõ ràng vượt quá khả năng xử lý một lượt. File SKILL.md của repo dẫn tới các tài liệu hỗ trợ trong references/, nơi chứa các quy tắc quyết định thực tế.

Bắt đầu từ đầu vào đúng

Hãy đưa cho skill một mục tiêu, một ranh giới phạm vi và một định dạng đầu ra. Đầu vào tốt sẽ như sau: “Phân tích cách xử lý lỗi trên src/api, src/services và src/utils; trả về bảng các pattern, khoảng trống và khuyến nghị.” Đầu vào yếu sẽ như sau: “Rà soát repo này.”

Đọc các tệp này trước

Khi dùng recursive-decomposition, hãy bắt đầu với SKILL.md, rồi xem tiếp references/cost-analysis.md, references/codebase-analysis.md, references/document-aggregation.md và references/rlm-strategies.md. Các tệp này cho thấy khi nào nên đệ quy, cách chia nhỏ công việc và cách tổng hợp kết quả mà không làm mất cấu trúc.

Quy trình giúp kết quả tốt hơn

Hãy đi theo trình tự này: xác định phạm vi, nhận diện các tệp hoặc tài liệu ứng viên, lọc mạnh tay, gom các mục còn lại thành từng lô, chạy các tiểu nhiệm vụ song song, rồi tổng hợp phát hiện vào một schema thống nhất. Hướng dẫn recursive-decomposition hiệu quả nhất khi bạn nói rõ phần nào cần loại trừ, điều gì được xem là bằng chứng và đầu ra cuối cùng nên được tổ chức như thế nào.

Câu hỏi thường gặp về skill recursive-decomposition

Khi nào nên dùng recursive-decomposition?

Hãy dùng khi nhiệm vụ trải trên nhiều tệp, nhiều tài liệu hoặc một ngân sách token lớn, và độ đầy đủ quan trọng hơn tốc độ. Nếu công việc mang tính cục bộ, hẹp hoặc đã được giới hạn rõ, xử lý trực tiếp thường là đủ.

recursive-decomposition chỉ dành cho codebase thôi sao?

Không. Mô hình này cũng hoạt động với codebase, ghi chú nghiên cứu, PRD, báo cáo dài và các bộ tài liệu khác. Điều kiện cốt lõi là nhiệm vụ phải được hưởng lợi từ việc lọc, chia nhỏ và tổng hợp.

Lỗi phổ biến nhất là gì?

Lỗi thường gặp nhất là dùng recursive-decomposition cho một nhiệm vụ mô tả quá mơ hồ. Nếu bạn không xác định rõ tập mục tiêu, định dạng đầu ra hoặc tiêu chí chấp nhận, skill vẫn có thể đệ quy rất hiệu quả nhưng kết quả cuối cùng lại thiếu trọng tâm.

Skill này có thân thiện với người mới không?

Có, nếu bạn có thể mô tả một mục tiêu cụ thể và một ranh giới phạm vi. Người mới thường làm tốt nhất khi yêu cầu một đầu ra duy nhất, chẳng hạn như phân tích khoảng trống, kiểm kê hoặc so sánh, thay vì một cuộc khám phá mở.

Cách cải thiện skill recursive-decomposition

Đặt khung tìm kiếm chặt hơn cho skill

Cách dùng recursive-decomposition tốt nhất luôn bắt đầu bằng một câu hỏi có ranh giới. Thay vì nói “review the repository,” hãy nói “find all error handling patterns in src/api and src/services, note inconsistencies, and summarize by module.” Việc đóng khung chặt sẽ giảm nhiễu và khiến phần đệ quy xứng đáng với chi phí bổ sung.

Cung cấp schema trích xuất

Nếu bạn muốn đầu ra có cấu trúc, hãy nói rõ mỗi mục cần chứa gì. Ví dụ: file, pattern, severity, evidence và recommendation. Điều này giúp skill giữ cho các kết quả song song có thể so sánh được thay vì kể lại theo những cách khác nhau.

Nêu rõ ngưỡng và phần loại trừ

Logic quyết định của repo nhấn mạnh vào số token, số tệp và việc chất lượng có quan trọng hơn độ trễ hay không. Nếu bạn biết ràng buộc của mình, hãy nói thẳng: “exclude tests,” “ignore archived docs,” hoặc