Komprimiert natürlichsprachige Gedächtnisdateien (CLAUDE.md / AGENTS.md, To-dos, Einstellungen) in Höhlenmenschen-Format, um Input-Token zu sparen. Erhält den gesamten technischen Inhalt, Code, URLs und die Struktur. Die komprimierte Version überschreibt die Originaldatei. Ein lesbares Backup wird als DATEI.original.md gespeichert. Auslöser: /caveman-compress DATEIPFAD oder „Gedächtnisdatei komprimieren“.
Diese Fähigkeit komprimiert natürlichsprachige Gedächtnisdateien (wie CLAUDE.md, AGENTS.md, To-do-Listen und Einstellungen) in ein stark verkürztes „Höhlenmenschen-Format“, um die Anzahl der Input-Token für KI-Assistenten wie Claude Code zu reduzieren. Dabei bleiben alle technischen Details, Codeblöcke, URLs und die Gesamtstruktur erhalten. Die komprimierte Version überschreibt die Originaldatei, während eine menschenlesbare Sicherungskopie unter dem Namen `DATEI.original.md` gespeichert wird. Dies ist besonders nützlich für Entwickler, die regelmäßig mit KI-Agenten arbeiten und deren Kontextfenster optimieren möchten, ohne auf wichtige Informationen verzichten zu müssen. Der Befehl kann entweder über `/caveman-compress DATEIPFAD` oder die Phrase „Gedächtnisdatei komprimieren“ ausgelöst werden. Die Fähigkeit erkennt automatisch Dateien aus dem aktuellen Arbeitsverzeichnis und erwartet einen gültigen Pfad.
npx skills add https://github.com/geovanejunior92-debug/claude-skills/tree/main/skills/caveman-compressInstalled? Explore more Schreiben & Editieren skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
Komprimiert natürlichsprachige Gedächtnisdateien (CLAUDE.md / AGENTS.md, To-dos, Einstellungen) in Höhlenmenschen-Format, um Input-Token zu sparen. Erhält den gesamten technischen Inhalt, Code, URLs und die Struktur. Die komprimierte Version überschreibt die Originaldatei. Ein lesbares Backup wird als DATEI.original.md gespeichert. Auslöser: /caveman-compress DATEIPFAD oder „Gedächtnisdatei komprimieren“.
This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.
Close the loop on a Caveman learn report — review the ranked token sinks and apply cost-lowering fixes (trim config, offload recurring context to cavemem) with per-edit consent. Use when the user runs "caveman learn", asks to lower their agent's token cost, wants to trim a heavy CLAUDE.md / AGENTS.md, or wants to offload context they re-paste every session into cavemem.
Use for any question about a codebase, its architecture, file relationships, or project content — especially when graphify-out/ exists, where the question should be treated as a graphify query first. Turns any input (code, docs, papers, images, videos) into a persistent knowledge graph with god nodes, community detection, and query/path/explain tools.
Monitors task execution for skill improvement opportunities. Use this skill during ANY multi-step task, agentic workflow, or substantive work session where the agent is using tools and producing deliverables. It captures patterns, user corrections, workflow insights, and methodology worth preserving as reusable skills. Also triggers during post-task feedback discussions and when the user explicitly mentions skill observations, improvements, the observation log, skill taxonomy, or asks the agent to watch for skill opportunities. Also known as "One Skill to Rule Them All" — trigger on this phrase too. IMPORTANT: this skill should be invoked at the start of every task-oriented session — if you are about to use tools to produce deliverables, invoke this skill first. For reliable activation, pair this description with a CLAUDE.md / AGENTS.md instruction or harness-level session-start hook (see Recommended Activation Setup) — description-level matching alone is not enforceable.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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