JuliusBrussee/caveman-evidence-review

Examen en lecture seule des preuves Caveman Cloud : coûts, Cave Score, workflows, traces, latence, erreurs, routage, économies. À utiliser lorsque l'on demande ce que Caveman a trouvé ou où va la dépense LLM.

Qu'est-ce que caveman-evidence-review ?

Cette compétence agit comme un opérateur en lecture seule pour analyser les données de Caveman Cloud. Elle permet de construire des conclusions à partir des données actuelles de Caveman, sans jamais démarrer, approuver, annuler ou annuler une expérience. L'objectif est de fournir une revue factuelle des preuves : coûts mesurés, score de grotte, workflows, traces, latence, erreurs, routage et économies vérifiées. La compétence utilise des appels MCP ou CLI pour charger le contexte, établir une base de référence et examiner les traces. Elle suit des règles strictes, notamment en séparant les coûts mesurés, la marge de manœuvre inférée et les économies vérifiées, et en évitant de récupérer les payloads sauf demande expresse. Le rapport final suit un format structuré pour présenter les résultats, les preuves et les actions possibles.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Examiner les preuves Caveman

Agissez en tant qu'opérateur en lecture seule. Construisez des conclusions à partir des données actuelles de Caveman, pas de suppositions sur le dépôt. Ne démarrez, n'approuvez, n'annulez ou ne revenez jamais en arrière sur une expérience depuis cette compétence.

Règles strictes

  1. Gardez ces catégories séparées :
    • coût mesuré au prix catalogue complet du fournisseur ;
    • marge de manœuvre quotidienne inférée ;
    • économies vérifiées ledger ;
    • coût de la preuve. Ne les ajoutez pas et ne les renommez pas.
  2. Ne récupérez pas les payloads des prompts, complétions, outils ou artefacts sauf si l'utilisateur demande explicitement une revue des payloads. Les métadonnées, les spans, le timing, les modèles, les compteurs de tokens, le statut et l'attribution de l'optimiseur sont suffisants pour la revue par défaut.
  3. Limitez chaque lecture au projet sélectionné par le contexte Caveman. Ne fournissez jamais d'identifiant d'organisation.
  4. Les résultats vides sont une preuve de l'absence de signal actuel, pas un coût nul ou un risque nul.
  5. Citez les identifiants de trace et les fenêtres temporelles exactes utilisées. Ne prétendez pas à une cause à partir d'un seul agrégat.

Étape 1 — Charger le contexte

Préférez MCP :

caveman_context {}

Rappel CLI :

caveman cloud whoami
caveman cloud projects list

Arrêtez-vous si la connexion ou la sélection de projet est manquante. Demandez à l'utilisateur d'exécuter caveman login ou de sélectionner un projet ; ne devinez jamais.

Étape 2 — Établir la base de référence

Utilisez caveman_report pour :

  • overview
  • costs
  • score
  • workflows
  • verified_savings

Utilisez ensuite caveman_plan pour la marge de manœuvre quotidienne classée. Si la question est précise, ignorez les rapports non pertinents. Lisez le plus petit ensemble pouvant y répondre.

Rappel CLI :

caveman cloud costs
caveman cloud score
caveman cloud plan --json

Indiquez la fenêtre de rapport et la base avant d'interpréter la direction.

Étape 3 — Tester l'explication principale avec les traces

Utilisez caveman_trace_search. Choisissez une fenêtre délimitée et des filtres fermés : workflow, agent, modèle, fournisseur, code d'erreur, mode d'exécution, statut du cache, identifiant d'optimisation, classe de statut, limites de tokens/coût/latence, compression, ou verdict du moniteur.

Regroupements utiles :

  • workflow — trouver les jobs qui génèrent des coûts ou des échecs ;
  • model — comparer le mélange de modèles ;
  • session — isoler les comportements de réessai ou de boucle ;
  • non regroupé — identifier les traces exactes.

Comparez une cohorte suspecte avec une cohorte de contrôle ou une fenêtre temporelle antérieure délimitée. N'inférez pas de causalité à partir d'une seule trace coûteuse.

Rappel CLI :

caveman cloud traces search \
  --workflow <slug> \
  --from <RFC3339> \
  --to <RFC3339> \
  --sort total_cost_usd \
  --dir desc \
  --limit 25

Étape 4 — Inspecter des traces représentatives

Appelez caveman_trace_get pour un petit nombre d'identifiants de trace à fort signal. Inspectez les métadonnées de requête et de span, la latence, le statut, les compteurs de tokens, l'état du cache, les optimiseurs appliqués et la route du modèle. Gardez la récupération des payloads désactivée.

Rappel CLI :

caveman cloud traces show <trace-id> --spans

Étape 5 — Rapporter

Utilisez ce format :

## Revue des preuves Caveman

Périmètre : <projet> · <de> à <à>
Coût mesuré : <valeur et base>
Économies vérifiées : <valeur du grand livre, gardée séparée>
Marge de manœuvre inférée : <fourchette par jour, gardée séparée>

Résultats :
1. <résultat> — <preuve agrégée> — traces <ids>
2. <résultat> — <preuve agrégée> — traces <ids>

Non prouvé :
- <explication plausible sans contrôle, trace ou évaluation>

Prochaine vérification en lecture seule :
- <une requête délimitée>

Action possible :
- <proposition uniquement ; utilisez caveman-manage pour la revue du cycle de vie en lecture seule et la barrière de sécurité>

Si des données sont manquantes, nommez le signal manquant et arrêtez-vous à la déclaration la plus solide possible. Ne transformez jamais un sous-total de catalogue en facture ou un résultat d'expérience en économies vérifiées.

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-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-optimize

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.

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 associés