К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

caveman-setup — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Перенаправляет вызовы LLM в репозитории через шлюз Caveman Cloud для замера расходов без изменения логики приложения. Пригодится для мониторинга трат на нейросети.

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

Что делает caveman-setup

Скилл находит в кодовой базе обращения к нейросетям и подменяет базовый URL на шлюз Caveman с префиксом приложения. Поддерживаются клиенты OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK, LangChain и LiteLLM, а также прямые вызовы по HTTP. Поведение моделей не меняется: шлюз работает в режиме записи и только фиксирует отправленные токены и затраты.

Для настройки агенту нужны четыре параметра: адрес шлюза, ключ CAVE_API_KEY, режим ключей провайдера (stored или byok) и URL панели. Секреты сохраняются в существующий .env файл, который добавляется в .gitignore. После изменения базовых адресов и добавления заголовков авторизации скилл отправляет один тестовый запрос для проверки связи.

Оптимизации здесь выключены. Заявленная экономия составит ровно ноль до включения оптимизатора. Ставьте скилл, если нужно увидеть реальные траты на API без ручной переделки каждого клиента.

Какие задачи решает

  • найти все места вызова LLM в коде проекта
  • направить трафик к провайдерам через прокси Caveman
  • настроить заголовок x-cave-api-key для авторизации запросов
  • протестировать соединение одним реальным запросом

Примеры запросов агенту

  • Настрой caveman для отслеживания расходов на LLM
  • Подключи репозиторий к шлюзу Caveman с ключом CAVE_API_KEY

Как установить caveman-setup

1Через Skills CLI (Vercel)

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

2Вручную: положить файлы

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

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

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

last30days mvanhorn Собирает посты и реакции по любой теме за последние 30 дней из Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub и веба. Пригодится, когда нужно понять, что реально говорят люди, а не что пишут в обзорах. Claude Code CX Codex Cursor +1 52 400установок discernment-nudge официальный anthropics Добавляет к важным ответам вопросы для проверки фактов, логики и контекста. Нужен перед решениями, планами и рекомендациями, на которые пользователь будет опираться. Claude Code Claude.ai 12 227установок academy-guide официальный anthropics Подбирает материалы Claude Academy к вопросам об использовании Claude и его функций. Пригодится для онбординга, обучения команды и поиска туториалов. Claude Code Claude.ai 11 893установок 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

Вопросы о caveman-setup

Как установить caveman-setup в Claude Code?

Выполните команду npx skills add JuliusBrussee/caveman --skill caveman-setup -a claude-code. Агент получит инструкции по интеграции шлюза.

Что делает скилл caveman-setup?

Он переводит вызовы LLM на промежуточный шлюз в режиме замера расходов. Ответы провайдеров и логика работы кода остаются прежними.

В чем разница между режимами stored и byok?

В режиме stored ключи моделей хранятся на сервере Caveman в зашифрованном виде. В режиме byok приложение передаёт собственный ключ через заголовок x-cave-upstream-key.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: caveman-setup
description: >
  Wire a repository through the Caveman Cloud gateway so every LLM request is
  measured, with no behavior change. Use for "set up caveman" or adding LLM
  spend observability.
---

You are wiring this repository through the Caveman gateway. Caveman is a
byte-preserving LLM proxy: in record mode it measures what your app sends and
what it costs, and changes nothing else. Your job is a minimal, verified
integration — not a refactor.

The prompt that sent you here provides four values. Refer to them as:

- `GATEWAY` — the gateway base URL (e.g. `https://gateway.caveman.so` or `http://127.0.0.1:8787`)
- `CAVE_API_KEY` — the gateway auth secret (treat like any API key: env var only, never committed, never printed in full)
- `PROVIDER_KEYS` — `stored` (provider keys live encrypted in Caveman Cloud) or `byok` (this app sends its own provider key per request)
- `DASHBOARD` — the dashboard base URL (e.g. `https://app.caveman.so`)

If any value is missing, stop and ask for it. Do not guess a URL or mint a key.

## Rules (non-negotiable)

1. **Coherent integration.** Wire every live LLM callsite through existing
   configuration and responsible seams. Touch each layer correctness requires.
   No drive-by refactors or formatting sweeps; add an abstraction only when it
   clarifies ownership or lowers lifecycle cost.
2. **Secrets stay in env vars.** `CAVE_API_KEY` goes into the env file the repo
   already uses (`.env`, `.env.local`, …). If that file isn't gitignored, add it
   to `.gitignore` and say so. Never hardcode the key in source.
3. **Report only what you observed.** The final report states the HTTP status
   and usage numbers from the real verification response — never assumed
   success. If verification fails, report the failure template instead.
4. **Record mode only.** You are adding measurement. You do not enable any
   optimization, and you do not claim any savings — verified savings are $0
   until an optimizer is explicitly turned on and passes its eval gate.
5. **Provider keys are not your business.** With `PROVIDER_KEYS: stored` you
   never see one. With `byok`, the app's existing provider key stays exactly
   where it already is.

## Step 1 — Find every live LLM callsite

Read dependency files (`package.json`, `requirements.txt`, `pyproject.toml`,
`go.mod`, lockfiles) and search the source for LLM clients:

- SDK imports: `openai`, `@anthropic-ai/sdk`, `anthropic`, `ai` +
  `@ai-sdk/*` (Vercel), `langchain*`, `litellm`, `google-genai` /
  `@google/genai`, `crewai`, `pydantic_ai`, `openai-agents` / `agents`
- Raw HTTP to `api.openai.com`, `api.anthropic.com`, `generativelanguage.googleapis.com`
- Existing base-URL env vars: `OPENAI_BASE_URL`, `OPENAI_API_BASE`,
  `ANTHROPIC_BASE_URL`, `GEMINI_BASE_URL`, `GOOGLE_GEMINI_BASE_URL`

List what you found (file:line per callsite) before changing anything. If you
find **no** LLM callsites, stop and report the "nothing to wire" template at
the end of this file — do not invent an integration.

## Step 2 — Pick the app slug

One slug names this app in the gateway path: `GATEWAY/w/<app>`. Derive it from
the package/module name (e.g. `support-bot`, `acme-api`). Grammar:
lowercase `[a-z0-9]` first, then `[a-z0-9._-]`, max 64 chars. Spend for this
whole app groups under that slug on the dashboard.

## Step 3 — Wire each callsite

The pattern is always the same: **base URL → the gateway with `/w/<app>`,
plus one auth header.** Gateway auth is `x-cave-api-key: CAVE_API_KEY`
(`Authorization: Bearer CAVE_API_KEY` also works where a header is awkward).
With `PROVIDER_KEYS: byok`, also send `x-cave-upstream-key: <the provider key
the app already uses>`.

Two facts that make the wiring safe (both are gateway-enforced, not hopes):
the gateway rebuilds upstream auth headers from scratch, so a client's
`Authorization`/`x-api-key` value is never forwarded to the provider; and with
`stored`, upstream auth comes from the encrypted connection server-side. So in
`stored` mode, where an SDK insists on an api-key parameter, set it to the
Cave key — it authenticates the gateway and goes no further.

Exact shapes (use the one matching each callsite — these are the product's
published recipes, not suggestions):

**OpenAI SDK (TS)** — Chat Completions and Responses both route through:
```ts
const client = new OpenAI({
  baseURL: `${process.env.CAVE_GATEWAY_URL}/w/<app>/openai/v1`,
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,           // byok: unchanged · stored: use CAVE_API_KEY
  defaultHeaders: {
    "x-cave-api-key": process.env.CAVE_API_KEY!,
    // byok only:
    "x-cave-upstream-key": process.env.OPENAI_API_KEY!,
  },
});
```

**OpenAI SDK (Python)** — same shape: `base_url=f"{gw}/w/<app>/openai/v1"`,
`default_headers={"x-cave-api-key": ..., "x-cave-upstream-key": ...}`.

**Anthropic SDK (TS/Python)** — the SDK appends `/v1/messages` itself. The
`x-cave-api-key` header is required here in both modes (this SDK's own key
param rides `x-api-key`, which is not a gateway-auth header):
```python
client = anthropic.Anthropic(
    base_url=f"{os.environ['CAVE_GATEWAY_URL']}/w/<app>",
    api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"],      # byok: unchanged · stored: use CAVE_API_KEY
    default_headers={
        "x-cave-api-key": os.environ["CAVE_API_KEY"],
        # byok only:
        "x-cave-upstream-key": os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"],
    },
)
```

**Vercel AI SDK** — `createOpenAICompatible({ baseURL: `${gw}/w/<app>/openai/v1`,
headers: { "x-cave-api-key": ... } })`; Anthropic models via
`createAnthropic({ baseURL: `${gw}/w/<app>/v1`, headers: { ... } })`.

**LangChain / LangGraph** — `ChatOpenAI(base_url=f"{gw}/w/<app>/openai/v1",
default_headers={...})`; `ChatAnthropic(base_url=f"{gw}/w/<app>",
default_headers={...})`. LangGraph inherits whatever model you pass it.

**LiteLLM** — per call `api_base=f"{gw}/w/<app>/openai/v1"` +
`extra_headers={...}`, or fleet-wide in the LiteLLM proxy `config.yaml`.

**Raw HTTP / anything else** — swap the host, keep the provider's native path:
`GATEWAY/w/<app>/v1/chat/completions` (OpenAI protocol) or
`GATEWAY/w/<app>/v1/messages` (Anthropic protocol), add the header(s).

Concretely, with slug `support-bot` and the hosted gateway, an OpenAI-SDK base
URL reads `https://gateway.caveman.so/w/support-bot/openai/v1`. And in `stored`
mode, drop every `x-cave-upstream-key` line entirely — it is byok-only.

For frameworks not listed (google-genai, crewai, pydantic-ai, openai-agents),
fetch the matching page under `<docs origin>/docs/integrations/` — same origin
this skill came from — and follow it.

Add to the repo's env file (and reference from code — no literals):

```
CAVE_GATEWAY_URL=<GATEWAY>
CAVE_API_KEY=<CAVE_API_KEY>
```

## Step 4 — Verify with one real request

The user pasted the setup prompt to authorize exactly this: one small
verification request. Send it now — do not pause to ask permission for it.
An integration that ends unverified because you hesitated is a worse outcome
than one tiny request; finishing the verification and the report autonomously
is the point of this skill.

Send one minimal request through the wiring you just built — the app's own
cheapest path if it has a script for it, otherwise curl **on the path matching
the protocol you just wired** with the app's own model and a small cap
(`max_tokens` ≤ 32):

```bash
# OpenAI-protocol wiring:
curl -sS "$CAVE_GATEWAY_URL/w/<app>/v1/chat/completions" \
  -H "x-cave-api-key: $CAVE_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"<model the repo already uses>","max_tokens":16,"messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

# Anthropic-protocol wiring:
curl -sS "$CAVE_GATEWAY_URL/w/<app>/v1/messages" \
  -H "x-cave-api-key: $CAVE_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"<model the repo already uses>","max_tokens":16,"messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'
```

(byok: add `-H "x-cave-upstream-key: $PROVIDER_KEY"`.) This is one real,
billable provider request — that is the point: real traffic, real measurement.

Read the response. Success = HTTP 200 with a `usage` block. Anything else =
the matching failure template below.

## Step 5 — Report

End with exactly this shape, values filled from what you actually did and saw:

```
## Caveman is live in this repo

Wired: <n> callsite(s) in <n> file(s)
  - <file> — <one-line what changed>
App slug: <app> — spend for this app groups under it
Verified: HTTP 200 · model <model> · <in> in / <out> out tokens (one real request)
Mode: record — measured only. No model-visible bytes changed, no optimization
enabled. Verified savings are $0 until you turn an optimizer on and it passes
its eval gate. That honesty is the product.

See the dollars: <DASHBOARD>/traces — your request is the top row, priced from
the public catalog. <DASHBOARD>/getting-started flips to "First request received."

Want spend split by workflow (e.g. support-reply vs nightly-digest), not just
by app? Say "discover workflows" — I'll fetch <docs origin>/docs/discover-workflows.md
and label every callsite by the job it does.
```

## Failure templates (use verbatim, filled in — never soften)

- **Nothing to wire**: "I found no LLM callsites in this repo (searched SDKs,
  raw provider HTTP, base-URL env vars). If this repo runs a coding agent
  rather than shipping LLM code, use `caveman wrap <agent>` instead — see
  <DASHBOARD>/getting-started."
- **Gateway unreachable**: "The verification request could not reach GATEWAY
  (<error>). Wiring is in place but unverified — nothing will be measured
  until the gateway is reachable. Check the URL and network, then re-run the
  verification curl above."
- **401 cave_invalid_api_key**: "The gateway rejected CAVE_API_KEY. Mint a new
  key at <DASHBOARD>/getting-started and update the env file; the wiring
  itself is unchanged."
- **404 cave_route_not_found**: "The gateway matched no route — usually a
  malformed /w/<app> slug (lowercase [a-z0-9] first, then [a-z0-9._-], max 64)
  or a path that doesn't match the SDK's protocol. Fix the URL and re-verify."
- **Provider error (4xx/5xx via gateway)**: report status + body verbatim; the
  gateway is reachable and auth passed, the upstream call failed — usually a
  provider key or model-name issue in the app itself.

Never report success on any of these. An unverified integration is reported as
unverified.

© JuliusBrussee · Apache-2.0 · JuliusBrussee/caveman

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой