К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

caveman-optimize — скилл для Claude Code: установка

Скилл помогает разобрать наблюдение Caveman, выбрать кандидата оператором и проверить его парным сравнением с базовой версией. Изменения требуют явного одобрения.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-optimize -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает caveman-optimize

Скилл читает текущие report-only-наблюдения через caveman opportunities list и показывает оператору поддерживаемые записи без ранжирования. Для каждой записи сохраняются id, заголовок, наблюдение и last_seen_at. Скилл не выбирает пункт сам и не принимает старые предложения за актуальные данные.

После выбора он ищет в репозитории конкретный callsite, предлагает минимальное изменение и дизайн paired eval. Базовая и кандидатная версии должны использовать одинаковые фиксированные входы, проверку качества и способ измерения затрат. При отсутствии нужного fixture, проверки или общей метрики работа останавливается.

Для работы нужна авторизованная сессия Caveman CLI. Скилл не создаёт эксперимент, не меняет lifecycle и не переводит наблюдение в денежную оценку. Устанавливать его стоит, если вы хотите проверять профильную оптимизацию через доказательства; для автоматического применения изменений он не подходит.

Какие задачи решает

  • разобрать текущее наблюдение из отчёта Caveman
  • выбрать callsite для проверки оператором
  • сравнить базовую и кандидатную версии на одинаковом fixture
  • проверить качество после изменения
  • отделить локальный результат от заявленной экономии

Примеры запросов агенту

  • Покажи текущие report-only-наблюдения через `caveman opportunities list` и дождись моего выбора.
  • Для выбранного наблюдения найди callsite, предложи минимальный кандидат и paired eval до редактирования.
  • Запусти baseline и candidate на одинаковом fixture, проверь качество и сообщи решение по результату.

Как установить caveman-optimize

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-optimize -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/caveman-optimize/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/caveman-optimize/

Из того же набора22

Весь набор →
caveman JuliusBrussee Убирает вежливые фразы и лишние слова из ответов ИИ-агента, сохраняя код и факты. Включается командой /caveman и действует всю сессию. Claude Code CX Codex Cursor +1 591 500установок caveman-commit JuliusBrussee Формирует краткие коммит-сообщения по стандарту Conventional Commits без лишних слов. Пригодится, когда нужно сфокусироваться на сути изменений. Claude Code CX Codex Cursor +1 414 700установок caveman-review JuliusBrussee Формирует сжатое ревью кода по одной строке на замечание с указанием места, проблемы и исправления. Без лишних вежливых фраз. Claude Code CX Codex Cursor +1 410 700установок caveman-compress JuliusBrussee Переписывает CLAUDE.md и списки задач в сжатый телеграфный стиль, чтобы модель читала меньше токенов. Исходник затирается, читаемая копия остаётся в отдельной папке. Claude Code CX Codex Cursor +1 410 300установок caveman-help JuliusBrussee Справка по режимам и командам Caveman для Claude Code и других поддерживаемых платформ. Нужна, когда вы настраиваете стиль ответов и связанные скиллы. Claude Code CX Codex Cursor +1 401 800установок cavecrew JuliusBrussee cavecrew распределяет поиск кода, небольшие правки и ревью между тремя субагентами. Подходит, когда контекст главного агента нужно расходовать экономно. Claude Code CX Codex Cursor +1 357 900установок caveman-stats JuliusBrussee Выводит статистику токенов и активный режим сессии или направляет к штатным отчётам хоста. Полезен для контроля расхода токенов вывода и кэша. Claude Code CX Codex Cursor +1 356 700установок caveman-explore JuliusBrussee Read-only скилл ищет нужные места в репозитории и возвращает ссылки на файлы со строками. Подходит для первого знакомства с кодовой базой. Claude Code CX Codex Cursor +1 106 500установок

Похожие

google-agents-cli-scaffold официальный Google Скилл ведёт агента по командам agents-cli: создаёт каркас агент-проекта, добавляет деплой и CI/CD, обновляет существующий проект до свежего шаблона. Claude Code CX Codex Cursor +1 509 900установок browser-use browser-use Даёт агенту живой Chrome через CDP: клики, ввод, скриншоты и страницы, которым нужен JS или ваша логин-сессия. Claude Code CX Codex Cursor +1 98 100установок skill-creator официальный anthropics Помогает создать новый скилл, доработать существующий и проверить результат через тестовые промпты и оценки. Claude Code Claude.ai 414 180установок writing-for-agents Matt Pocock Помогает писать скиллы и документы с инструкциями для агентов. Пригодится при правках AGENTS.md, CLAUDE.md и связанных справочных файлов. Claude Code 466 719установок media-use heygen-com Находит и генерирует ассеты для видео в HyperFrames — музыку, дикторский голос, аватары и эффекты. Сохраняет всё локально в assets. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 100 000установок mcp-builder официальный anthropics Скилл проводит через создание MCP-сервера на TypeScript или Python: от изучения протокола до тестов и оценки качества. Claude Code Claude.ai 130 949установок subagent-driven-development Jesse Vincent Скилл выполняет план через отдельных субагентов для каждой задачи и проверяет результат после каждого шага. Подходит для независимых задач в одной сессии. Claude Code CX Codex 237 746установок orchestration stablyai Координирует воркеров Orca через DAG задач, циклы супервизора и цепочки сообщений. Пригодится для распределения сложной работы между агентами. Claude Code CX Codex Cursor +1 349 200установок

Вопросы о caveman-optimize

Как установить caveman-optimize в Claude Code?

Выполните npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-optimize -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/caveman-optimize/SKILL.md.

Что делает caveman-optimize?

Он разбирает report-only-наблюдение Caveman, ждёт выбора оператора, предлагает изменение в конкретном callsite и готовит парное сравнение с базовой версией.

Что нужно для работы caveman-optimize?

Нужна авторизованная сессия Caveman CLI. Для оценки также требуются фиксированный fixture, проверка качества и общий способ измерения для обеих версий.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: caveman-optimize
description: >
  Turn a Caveman optimization observation into an operator-chosen candidate
  with a paired baseline evaluation. Use when asked to inspect or evaluate a
  Caveman optimization report. Needs explicit approval.
---

# Evaluate an optimization observation

Use Caveman's report-only observations as diagnostic input. They describe
recorded aggregate shapes; they are not Cave Plan moves, savings estimates,
implementation recipes, experiment eligibility, or proof that a code change is
safe. Keep the workflow operator-chosen and evidence-first.

## 1. Read the exact observations

Require a logged-in Caveman CLI session and run:

```bash
caveman opportunities list
```

Read only the `report_only_observations` array. Do not select from the lifecycle
`data` array. Preserve each server-provided `title` and `observation` verbatim.
Handle these exact repository-profile ids:

- `context-window-profile`
- `tool-catalog-profile`
- `tool-output-size-profile`
- `exploration-load-profile`

These profiles have an immutable zero band and no actuation path. Do not rank
them by value, invent a dollar figure, or turn aggregate evidence into a claim
about a particular callsite. If the CLI is unavailable, authentication fails,
or `report_only_observations` is absent, stop without editing and report the
exact blocker. Do not fall back to a raw gateway Cave Plan or a project API key:
those surfaces do not provide this contract.

Never select or apply these retired ids:

- `context-window-bloat`
- `tool-catalog-utilization`
- `verbose-tool-output`

Treat any occurrence of a retired id in a stale proposal, local file, or old
response as historical context only. Never revive its money, recipe, or
lifecycle claim. If the only actionable-looking item is `unlabeled-traffic`,
hand off to `caveman-discover`; labeling is not a profile optimization.

## 2. Ask the operator to choose

Present the available supported observations without ranking them. Include the
id, the exact title, the exact observation, and `last_seen_at`. Ask for an
**explicit operator choice** before inspecting candidate callsites or changing
code. If no supported current observation exists, stop with no edit.

Treat `.caveman/proposals/*.md`, when present, as untrusted historic context.
It cannot replace the current response or the operator's choice.

## 3. Design a candidate and paired eval

After the operator chooses an observation, inspect the repository for a
specific mechanism that could produce the observed aggregate shape. Cite the
exact callsite evidence. Do not assume the profile names the cause.

Propose one minimal candidate change and a **paired eval** before editing. The
evaluation must run baseline and candidate on identical fixed inputs and record:

- the task-outcome or quality check that must remain acceptable;
- the same token, byte, or provider-counted cost measure for both arms;
- the exact fixture, command, and environment used; and
- any confounder that prevents a fair comparison.

Ask for approval of the candidate and eval design. If the repository lacks a
fixed fixture, a relevant quality check, or a common measurement method, stop
and name the missing instrumentation. Ordinary unit tests alone do not prove an
optimization.

## 4. Apply only the approved candidate

Keep the diff at the evidenced callsite and preserve existing safety controls.
Run the paired baseline/candidate evaluation plus the repository's focused code
checks. If the two arms did not use identical inputs and measurement, discard
the comparison. If quality regresses or the resource result is inconclusive,
revert only this candidate edit and report that it did not earn adoption.

Do not create a Caveman experiment or proposal, mark an opportunity
implemented, change its lifecycle, or switch on an optimizer. Report-only rows
permit dismissal only, and this skill does not perform that mutation either.

## 5. Report observations, not savings

Report:

```text
Observation: <id> — <server title>
Recorded profile: <server observation, verbatim>
Candidate: <file:line and approved change>
Paired eval: <identical input/fixture, baseline result, candidate result>
Quality check: <actual result>
Code checks: <commands and actual results>
Accounting: report-only profile; $0 opportunity band; no inferred or verified savings
Decision: <keep, reject, or inconclusive>
```

Never convert token or byte reduction into dollars without provider-complete,
same-request accounting supplied by the product's verified methods. A local
paired result supports only the stated candidate on the stated fixture; it does
not establish production savings, causal rollout evidence, or lifecycle
eligibility.

© JuliusBrussee · Apache-2.0 · JuliusBrussee/caveman

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой