JuliusBrussee/caveman-optimize

Convertir une observation d'optimisation Caveman en un candidat choisi par l'opérateur avec une évaluation de référence appariée. À utiliser lorsqu'on vous demande d'inspecter ou d'évaluer un rapport d'optimisation Caveman. Nécessite une approbation explicite.

Qu'est-ce que caveman-optimize ?

Cette compétence permet à un agent IA d'analyser les observations 'report-only' de Caveman – des profils aggrégés enregistrés par l'outil – et de guider l'opérateur humain dans la conception et l'évaluation d'un changement candidat minimal. Elle ne génère pas d'estimations d'économies, ne crée pas de plans d'expérience ni de propositions, et ne modifie pas le cycle de vie des opportunités. La compétence fonctionne uniquement avec les profils d'optimisation spécifiques (par exemple `context-window-profile`, `tool-catalog-profile`) et rejette les identifiants obsolètes comme `context-window-bloat`. Le workflow est strict : l'agent lit les observations exactes depuis le CLI Caveman, demande un choix explicite à l'opérateur, puis propose un changement candidat et une évaluation appariée (baseline vs candidat) sur des entrées fixes. Si le référentiel manque d'infrastructure de mesure ou de test de qualité appropriée, la compétence s'arrête et signale l'élément manquant. Une fois le candidat approuvé, l'agent applique le diff et exécute l'évaluation, en revertant si la qualité régresse ou si le résultat est non concluant. Le rapport final inclut l'observation, le candidat, les résultats de l'évaluation appariée et la décision, sans jamais convertir les réductions de tokens en dollars sans comptabilité vérifiée par le produit.

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

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Documentation

Évaluer une observation d'optimisation

Utilisez les observations de type 'report-only' de Caveman comme entrée diagnostique. Elles décrivent des formes agrégées enregistrées ; il ne s'agit pas de propositions de levier (Cave Plan), d'estimations d'économies, de recettes d'implémentation, de preuve d'éligibilité à une expérience ou de preuve qu'une modification de code est sûre. Gardez le workflow piloté par l'opérateur et fondé sur les preuves.

1. Lire les observations exactes

Exiger une session CLI Caveman connectée et exécuter :

caveman opportunities list

Lire uniquement le tableau report_only_observations. Ne pas sélectionner dans le tableau data du cycle de vie. Conserver le title et l'observation fournis par le serveur, textuellement. Traiter ces identifiants de profil de référentiel exacts :

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

Ces profils ont une bande de valeur immuable et aucun chemin d'actionnement. Ne pas les classer par valeur, inventer un chiffre en dollars, ni transformer une preuve agrégée en revendication concernant un site d'appel particulier. Si le CLI est indisponible, l'authentification échoue ou report_only_observations est absent, s'arrêter sans modification et signaler le blocage exact. Ne pas recourir à un plan de levier (Cave Plan) brut de l'API ni à une clé API de projet : ces surfaces ne fournissent pas ce contrat.

Ne jamais sélectionner ni appliquer ces identifiants obsolètes :

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

Traiter toute occurrence d'un identifiant obsolète dans une proposition obsolète, un fichier local ou une ancienne réponse comme un simple contexte historique. Ne jamais réactiver son argent, sa recette ou sa revendication de cycle de vie. Si le seul élément à action apparent est unlabeled-traffic, passer la main à caveman-discover ; l'étiquetage n'est pas une optimisation de profil.

2. Demander à l'opérateur de choisir

Présenter les observations prises en charge disponibles sans les classer. Inclure l'identifiant, le titre exact, l'observation exacte et last_seen_at. Demander un choix explicite de l'opérateur avant d'inspecter les sites d'appel candidats ou de modifier le code. Si aucune observation actuelle prise en charge n'existe, s'arrêter sans modification.

Traiter .caveman/proposals/*.md, lorsqu'il est présent, comme un contexte historique non fiable. Il ne peut remplacer la réponse actuelle ni le choix de l'opérateur.

3. Concevoir un candidat et une évaluation appariée

Après que l'opérateur a choisi une observation, inspecter le référentiel pour trouver un mécanisme spécifique qui pourrait produire la forme agrégée observée. Citer la preuve exacte du site d'appel. Ne pas supposer que le profil nomme la cause.

Proposer un changement candidat minimal et une évaluation appariée avant de modifier. L'évaluation doit exécuter la baseline et le candidat sur des entrées fixes identiques et enregistrer :

  • le résultat de la tâche ou le contrôle qualité qui doit rester acceptable ;
  • la même mesure de coût (tokens, octets ou compteur fournisseur) pour les deux branches ;
  • le fixture, la commande et l'environnement exacts utilisés ;
  • tout facteur de confusion empêchant une comparaison équitable.

Demander l'approbation du candidat et de la conception de l'évaluation. Si le référentiel manque d'un fixture fixe, d'un contrôle qualité pertinent ou d'une méthode de mesure commune, s'arrêter et nommer l'instrumentation manquante. Les tests unitaires ordinaires seuls ne prouvent pas une optimisation.

4. Appliquer uniquement le candidat approuvé

Conserver le diff au site d'appel mis en évidence et préserver les contrôles de sécurité existants. Exécuter l'évaluation appariée baseline/candidat ainsi que les vérifications de code ciblées du référentiel. Si les deux branches n'ont pas utilisé des entrées et une mesure identiques, rejeter la comparaison. Si la qualité régresse ou si le résultat de ressource n'est pas concluant, annuler uniquement cette modification candidate et signaler qu'elle n'a pas été adoptée.

Ne pas créer d'expérience ou de proposition Caveman, ne pas marquer une opportunité comme implémentée, ne pas modifier son cycle de vie ni activer un optimiseur. Les lignes de type 'report-only' ne permettent que le rejet, et cette compétence n'effectue pas non plus cette mutation.

5. Signaler des observations, pas des économies

Signaler :

Observation : <identifiant> — <titre serveur>
Profil enregistré : <observation serveur, textuelle>
Candidat : <fichier:ligne et changement approuvé>
Évaluation appariée : <entrée/fixture identique, résultat baseline, résultat candidat>
Contrôle qualité : <résultat réel>
Vérifications de code : <commandes et résultats réels>
Comptabilité : profil de type 'report-only' ; bande d'opportunité à 0 $ ; aucune économie inférée ou vérifiée
Décision : <conserver, rejeter ou non concluant>

Ne jamais convertir une réduction de tokens ou d'octets en dollars sans une comptabilité fournisseur complète et sur la même requête, fournie par les méthodes vérifiées du produit. Un résultat apparié local soutient uniquement le candidat déclaré sur le fixture déclaré ; il n'établit pas d'économies en production, de preuve causale de déploiement ni d'éligibilité au cycle de vie.

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 associés