について
反復的検索は、マルチエージェント・ワークフローにおいてサブエージェントのコンテキスト問題を解決するために、コンテキストを段階的に洗練させるパターンです。最大3回の反復を通じて正確な情報を収集するため、4段階のサイクル（ディスパッチ、評価、洗練、ループ）を採用し、コンテキストの過不足による問題を回避します。このスキルは、サブエージェントが中核タスクを開始する前に、関連するコード、パターン、またはプロジェクト用語を特定する必要がある場合に使用します。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add affaan-m/everything-claude-code -a claude-code/plugin add https://github.com/affaan-m/everything-claude-codegit clone https://github.com/affaan-m/everything-claude-code.git ~/.claude/skills/iterative-retrievalこのコマンドをClaude Codeにコピー＆ペーストしてスキルをインストールします
GitHub リポジトリ
よくある質問
iterative-retrieval Skillとは何ですか？
iterative-retrieval はaffaan-m が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで iterative-retrieval に関連するタスクを実行できるようにします。
iterative-retrieval をインストールするには？
このページのインストールコマンドを使用してください。iterative-retrieval をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。
iterative-retrieval はどのカテゴリに属しますか？
iterative-retrieval は その他 カテゴリに属します。
iterative-retrieval は無料で利用できますか？
はい。iterative-retrieval は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。
関連スキル
LlamaGuardは、暴力やヘイトスピーチなど6つの安全性カテゴリーにおいて、LLMの入力と出力をモデレートするMetaの70-80億パラメータモデルです。94〜95%の精度を提供し、vLLM、Hugging Face、Amazon SageMakerを使用してデプロイ可能です。このスキルを使用して、AIアプリケーションにコンテンツフィルタリングと安全策を簡単に統合できます。
このClaudeスキルは、リソースの適正サイジング、タグ付け戦略、支出分析を通じて、開発者がクラウドコストを最適化することを支援します。AWS、Azure、GCPにわたるクラウド支出の削減とコストガバナンスの実施のためのフレームワークを提供します。インフラコストの分析、リソースの適正サイジング、または予算制約への対応が必要な際にご利用ください。
このClaudeスキルは、スポーツベッティング市場（スプレッド、オーバー/アンダー、プロップベットなど）を分析し、過去の傾向や状況統計を検証することでバリューベットを特定します。教育目的のための実践的な提案を構造化されたマークダウン形式で出力します。開発者はスポーツベッティング分析ツールとして本機能を活用できますが、娯楽および教育目的に限定されている点に留意してください。
このスキルは、bitsandbytesを使用してLLMを8ビットまたは4ビット精度に量子化し、精度の低下を最小限に抑えつつ50〜75％のメモリ削減を実現します。限られたGPUメモリでより大規模なモデルを実行したり、推論を高速化するのに理想的で、INT8、NF4、FP4などのフォーマットをサポートしています。HuggingFace Transformersと統合され、QLoRAトレーニングや8ビットオプティマイザーを可能にします。