caveman-optimize

Convierte una observación de optimización Caveman en un candidato elegido por el operador con una evaluación de referencia emparejada. Úsalo cuando se te pida inspeccionar o evaluar un informe de optimización Caveman. Necesita aprobación explícita.

¿Qué es caveman-optimize?

Este skill permite a un agente de IA analizar informes de solo observación de Caveman y proponer cambios candidatos basados en evidencia, siempre con la aprobación explícita del operador. Está diseñado para perfiles de repositorio inmutables (como `context-window-profile`) que carecen de banda de ahorro y ruta de actuación, por lo que nunca se deben asignar valores monetarios ni cambiar su ciclo de vida. El skill obliga a emparejar cada cambio candidato con una evaluación controlada que compare la línea base y el candidato en exactamente las mismas entradas y mediciones, asegurando que cualquier conclusión sea reproducible y no se confunda con ruido. Si falta la instrumentación necesaria (como fixtures fijos, controles de calidad o métodos de medición comunes), el skill se detiene y reporta la carencia. Está pensado para entornos donde se usa la CLI de Caveman con sesión iniciada y perfiles de repositorio específicos, y requiere que el operador elija explícitamente la observación a optimizar.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/JuliusBrussee/caveman/tree/main/skills/caveman-optimize

Installed? Explore more Productividad y colaboración skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Evaluar una observación de optimización

Usa las observaciones de solo informe de Caveman como entrada de diagnóstico. Describen formas agregadas registradas; no son movimientos de Cave Plan, estimaciones de ahorro, recetas de implementación, elegibilidad de experimentos ni prueba de que un cambio de código sea seguro. Mantén el flujo de trabajo elegido por el operador y basado en la evidencia.

1. Leer las observaciones exactas

Requiere una sesión CLI de Caveman iniciada y ejecutar:

caveman opportunities list

Lee solo el arreglo report_only_observations. No selecciones del arreglo data del ciclo de vida. Conserva cada title y observation proporcionados por el servidor textualmente. Maneja estos ids exactos de perfil de repositorio:

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

Estos perfiles tienen una banda cero inmutable y ninguna ruta de actuación. No los clasifiques por valor, inventes una cifra en dólares ni conviertas evidencia agregada en una afirmación sobre un sitio de llamada específico. Si la CLI no está disponible, la autenticación falla o report_only_observations está ausente, detente sin editar e informa el bloqueador exacto. No recurras a un Cave Plan de puerta de enlace sin procesar ni a una clave API de proyecto: esas superficies no proporcionan este contrato.

Nunca selecciones ni apliques estos ids retirados:

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

Trata cualquier aparición de un id retirado en una propuesta antigua, archivo local o respuesta previa como contexto histórico únicamente. Nunca revivas su dinero, receta o afirmación de ciclo de vida. Si el único elemento con aspecto procesable es unlabeled-traffic, transfiere a caveman-discover; el etiquetado no es una optimización de perfil.

2. Pedir al operador que elija

Presenta las observaciones admitidas disponibles sin clasificarlas. Incluye el id, el título exacto, la observación exacta y last_seen_at. Solicita una elección explícita del operador antes de inspeccionar posibles sitios de llamada o cambiar código. Si no existe ninguna observación actual admitida, detente sin editar.

Trata .caveman/proposals/*.md, cuando esté presente, como contexto histórico no confiable. No puede reemplazar la respuesta actual ni la elección del operador.

3. Diseñar un candidato y una evaluación emparejada

Después de que el operador elija una observación, inspecciona el repositorio en busca de un mecanismo específico que podría producir la forma agregada observada. Cita la evidencia exacta del sitio de llamada. No asumas que el perfil nombra la causa.

Propón un cambio candidato mínimo y una evaluación emparejada antes de editar. La evaluación debe ejecutar la línea base y el candidato en entradas fijas idénticas y registrar:

  • el resultado de la tarea o control de calidad que debe seguir siendo aceptable;
  • la misma medida de coste en tokens, bytes o recuento del proveedor para ambos brazos;
  • el fixture exacto, comando y entorno utilizados; y
  • cualquier factor de confusión que impida una comparación justa.

Solicita la aprobación del diseño del candidato y la evaluación. Si al repositorio le falta un fixture fijo, un control de calidad relevante o un método de medición común, detente y nombra la instrumentación faltante. Las pruebas unitarias comunes por sí solas no demuestran una optimización.

4. Aplicar solo el candidato aprobado

Mantén el diff en el sitio de llamada con evidencia y conserva los controles de seguridad existentes. Ejecuta la evaluación emparejada de línea base/candidato más las comprobaciones de código enfocadas del repositorio. Si los dos brazos no usaron entradas y mediciones idénticas, descarta la comparación. Si la calidad empeora o el resultado del recurso no es concluyente, revierte solo esta edición del candidato e informa que no mereció la adopción.

No crees un experimento o propuesta de Caveman, marques una oportunidad como implementada, cambies su ciclo de vida ni actives un optimizador. Las filas de solo informe permiten solo el descarte, y este skill no realiza esa mutación.

5. Informar observaciones, no ahorros

Informa:

Observación: <id> — <título del servidor>
Perfil registrado: <observación del servidor, textual>
Candidato: <archivo:línea y cambio aprobado>
Evaluación emparejada: <fixture/entrada idéntica, resultado de línea base, resultado de candidato>
Control de calidad: <resultado real>
Comprobaciones de código: <comandos y resultados reales>
Contabilidad: perfil de solo informe; banda de oportunidad $0; sin ahorros inferidos ni verificados
Decisión: <mantener, rechazar o no concluyente>

Nunca conviertas la reducción de tokens o bytes en dólares sin una contabilidad completa del proveedor y de la misma solicitud proporcionada por los métodos verificados del producto. Un resultado local emparejado respalda solo al candidato indicado en el fixture indicado; no establece ahorros en producción, evidencia de implementación causal ni elegibilidad de ciclo de vida.

Individual skills in this repo

This repo contains 12 individual skills — each has its own dedicated page.

JuliusBrussee/caveman-discover

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.

JuliusBrussee/caveman-evidence-review

Read-only review of Caveman Cloud evidence: cost, Cave Score, workflows, traces, latency, errors, routing, savings. Use when asked what Caveman found or where LLM spend goes.

JuliusBrussee/caveman-explore

Read-only repository explorer for cold-start orientation, broad cross-file localization, or when a direct search failed. Skip it when the exact file or symbol is already named. Returns path:line citations only; its reads stay out of main context.

JuliusBrussee/caveman-learn

Act on a Caveman learn report - review the ranked token sinks, apply cost-lowering fixes with per-edit consent, and report what those fixes returned. Use when asked to lower an agent's token cost, what caveman has saved, to trim a heavy CLAUDE.md, or to offload re-pasted context into cavemem.

JuliusBrussee/caveman-manage

Inspect Caveman Cloud's experiment lifecycle and block unsafe execution. Use when asked to start, approve, cancel, promote or roll back a Caveman experiment.

JuliusBrussee/caveman-setup

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.

JuliusBrussee/investigate-first

Diagnose ambiguous failures before editing. Use for unknown causes, intermittent behavior, performance regressions, or investigations needing evidence-ranked hypotheses.

JuliusBrussee/lean-build

Build feature work with high overbuilding risk. Use for new behavior, product slices, or integrations where repository reuse, strict scope, and an explicit stop condition matter.

JuliusBrussee/migration

Implement reversible compatibility-safe transitions. Use for schema, data, API, protocol, configuration, or dependency migrations requiring rollback and preservation proof.

JuliusBrussee/safe-refactor

Restructure code while preserving behavior. Use for extraction, consolidation, ownership moves, or cleanup where verification must bracket structural edits.

JuliusBrussee/surgical-patch

Fix bugs and small behavior changes at the narrowest responsible layer. Use when regression proof, preserved surrounding behavior, and task-relevant tests matter.

JuliusBrussee/verify-and-stop

Prove existing work meets acceptance conditions without expanding scope. Use for validation-only tasks, completion checks, focused gate runs, and last-mile proof.

Skills relacionados