用途：把仓库中的文件提炼为摘要，写入 RLM Summary Ledger，便于后续检索与复用。
主要能力与两条路径：
- 智能体蒸馏（默认，快速，不需要 Ollama）：由智能体读取文件并通过 inject_summary.py 写入高质量摘要，适用于 1–50 个文件，据资料称比本地 Ollama 更快且摘要质量更好。
- Ollama 批量（离线、大批量，50 个以上文件）：需要本地运行 Ollama（ollama serve，模型 granite3.2:8b）。
依赖与安装：需要 Python 3.8+，仅标准库，无需外部包。安装命令： pip-compile ./requirements.in pip install -r ./requirements.txt requirements.txt 为依赖锁文件，当前为空（仅标准库）。
使用方式：
- 智能体路径写入摘要： python3 .agents/skills/rlm-distill-ollama/scripts/inject_summary.py --profile project --file path/to/file.md --summary "Your agent-generated summary here."
- Ollama 批处理（按 profile 范围全部文件）： python3 .agents/skills/rlm-distill-ollama/scripts/distiller.py --profile project
- 单文件： python3 .agents/skills/rlm-distill-ollama/scripts/distiller.py --profile project --file path/to/file.md
- 仅处理最近 2 小时变更的文件： python3 .agents/skills/rlm-distill-ollama/scripts/distiller.py --profile project --since 2
Profile 与缓存：--profile project 对应 rlm_summary_cache.json（文档/协议），--profile tools 对应 rlm_tool_cache.json（插件/脚本）。
限制：Ollama 路径要求本地 Ollama 服务与 granite3.2:8b 模型；具体摘要质量、处理速度与文件数量分界的说明均来自上述资料，其他平台支持、收费与更多参数暂未提供。