caveman-discover — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Находит точки вызова LLM в репозитории и размечает их воркфлоу для Caveman Cloud, чтобы расходы на токены не сливались в одну общую кучу.
npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-discover -a claude-codeЧто делает caveman-discover
Скилл обходит кодовую базу от точек входа — HTTP-эндпоинтов, очередей, cron-задач, CLI-скриптов и графов агентов. Он группирует вызовы языковых моделей по конкретным задачам вроде support-reply или eval-suite, а не по названиям библиотек. Код меняется только с вашего согласия: сначала агент выводит таблицу со всеми найденными сценариями и местами правок.
Для каждого воркфлоу формируется слаг из строчных латинских букв, цифр и дефисов длиной от 1 до 96 символов. Разметка добавляется через заголовок x-cave-workflow, параметры @caveman-ai/sdk, флаги caveman wrap или переменные окружения. Скилл не трогает код, который ещё не идёт через шлюз Caveman, и не меняет общие хелперы вроде llm.ts, размечая именно вызывающие функции.
Если проект уже подключен к шлюзу Caveman, но трафик падает в категорию unlabeled-workflow, этот скилл избавит от ручной разметки файлов. Если шлюз ещё не настроен, ставить его рано, потому что метки передаются только внутри трафика шлюза.
Какие задачи решает
- разметить вызовы LLM по сценариям для дашборда Caveman Cloud
- найти точки вызова нейросетей в фоновых задачах, воркерах и эндпоинтах
- проверить формат слагов перед отправкой в шлюз Caveman
- разделить общую статистику расходов токенов по задачам
Примеры запросов агенту
- Найди все LLM-воркфлоу в репозитории и предложи разметку для Caveman
- discover workflows in this repository
- Разбей расходы на LLM по воркфлоу для Caveman Cloud
Как установить caveman-discover
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-discover -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/caveman-discover/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/caveman-discover/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-discover -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/caveman-discover/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-discover -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/caveman-discover/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install JuliusBrussee/caveman caveman-discover2Вручную: положить файлы
.github/skills/caveman-discover/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-discover -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/JuliusBrussee/caveman --path skills/caveman-discoverВручную: положить файлы
.devin/skills/caveman-discover/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-discover -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора22
Весь набор →Похожие
Вопросы о caveman-discover
Как установить caveman-discover в Claude Code?
Выполните команду npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-discover -a claude-code. Также можно сохранить файл скилла в ~/.claude/skills/caveman-discover/SKILL.md.
Что делает caveman-discover?
Он инвентаризирует вызовы моделей в репозитории и прописывает заголовок x-cave-workflow либо параметры SDK. Это позволяет Caveman Cloud группировать расходы по конкретным операциям вместо общей категории unlabeled-workflow.
Изменит ли caveman-discover код без подтверждения?
Нет. Скилл сначала выводит таблицу найденных воркфлоу и мест вызова, ждет одобрения пользователя и только потом вносит правки.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: caveman-discover description: > Find and label every LLM workflow in the repository so Caveman Cloud groups spend by workflow instead of one bucket. Use for "discover workflows" or breaking LLM spend down by workflow. --- You are labeling this repository's LLM workflows for Caveman Cloud. A *workflow* is a job the code performs — "answer a support ticket", "build the nightly digest", "run the eval suite" — not a technology. Every gateway request can carry a workflow label; unlabeled traffic all lands in one `unlabeled-workflow` bucket. Your job: find the workflows, name them well, wire the labels, and verify nothing broke. This changes code, so it goes through the user's normal review: **propose the table first, apply after the user agrees.** Re-running on an already-labeled repo must change nothing (idempotent). This skill is operator-invoked. An `unlabeled-traffic` Cave Plan observation is review-only and does not create an advisory file, proposal, or Draft PR. Do not infer that telemetry selected a callsite or authorized an edit. Independently inventory the repository, present the labeling table, and wait for the user's approval before changing code. ## Step 1 — Inventory the workflows Walk the repo from its entry points, not from its imports: - HTTP/RPC handlers that call an LLM (directly or through layers) - Scheduled jobs: cron definitions, queue consumers, workers, GitHub Actions that invoke LLM code - CLI commands and scripts (`scripts/`, `bin/`, package.json scripts) - Eval / test harnesses that burn real tokens - Distinct agents or chains inside a framework (each LangGraph graph, each crew, each agent definition is usually its own workflow) One workflow = one job a human would name. Ten callsites inside the same request handler are one workflow; one shared `llm.ts` helper used by three jobs is three workflows (label at the callers, never the shared helper). ## Step 2 — Name them Slug grammar (the gateway enforces this): lowercase `[a-z0-9_-]`, 1–96 chars. Name the job, not the tech: - Good: `support-reply`, `nightly-digest`, `pr-review`, `eval-suite`, `onboarding-email` - Bad: `openai-calls` (tech), `main` (says nothing), `SupportReply` (invalid), `johns-test-3` (won't age) Names are forever-ish — renaming later splits the spend history. When a job's purpose isn't clear from the code, derive the slug from the file name and mark it `review` in the table rather than inventing a purpose. ## Step 3 — Propose, then apply Present this table and ask to proceed: ``` | workflow | job | where | how it gets labeled | |---|---|---|---| | support-reply | answers inbound tickets | src/bot/reply.ts:41 | defaultHeaders on the reply client | | nightly-digest | 02:00 summary job | jobs/digest.ts:12 | header on the digest client | | eval-suite (review) | scripts/eval.ts:8 — purpose inferred from filename | scripts/eval.ts:8 | env override at invocation | ``` Then wire each label with the lightest mechanism available at that callsite: - **@caveman-ai/sdk / caveman_cloud SDK**: per-trace `workflow` option, or `defaultWorkflow` on the client a single-job service constructs. - **Raw provider SDKs** (OpenAI/Anthropic/LangChain/LiteLLM/Vercel): add `"x-cave-workflow": "<slug>"` to the same `defaultHeaders` / `default_headers` / `extra_headers` block that already carries `x-cave-api-key`. Shared client used by several jobs → pass the header per call (every SDK above accepts per-request header overrides), or give each job its own thin client. - **Wrapped coding agents** (`caveman wrap`): `--workflow <slug>` flag or `CAVE_WORKFLOW=<slug>` env at the invocation site (cron line, CI step). - **Raw HTTP**: add the `x-cave-workflow` header to the request. Label the callers, keep the diff minimal, match the repo's style. If a callsite is not routed through the Caveman gateway at all, don't label it — list it under "not wired" in the report (labels only travel on gateway traffic; wiring is the caveman-setup skill's job). ## Step 4 — Verify Run whatever the repo already uses to exercise one labeled path (a test, a dev script, one curl). Then confirm: the request still succeeds (the gateway rejects an invalid label with 400 `cave_invalid_request_header` — fix the slug if so). Labeled spend appears on the dashboard at `/activity?tab=workflows` as each workflow next runs; jobs on a schedule show up when the schedule fires, and that's worth saying in the report rather than pretending they're live. ## Step 5 — Report ``` ## Workflows labeled | workflow | job | where | |---|---|---| | support-reply | answers inbound tickets | src/bot/reply.ts:41 | | nightly-digest | 02:00 summary job | jobs/digest.ts:12 | Verified: <the labeled path you actually exercised, and what you observed> Lands at: <DASHBOARD>/activity?tab=workflows — each row appears as that workflow next runs. Anything still unlabeled shows as `unlabeled-workflow`. Not wired (no gateway routing, so no label): <list or "none"> Marked review: <slugs whose purpose was inferred from filenames, or "none"> ``` If you found no LLM entry points at all: say exactly that, and point at the setup skill (`<docs origin>/docs/agent-setup.md`) instead of manufacturing a table.
© JuliusBrussee · Apache-2.0 · JuliusBrussee/caveman