Caveman learn 보고서를 마무리합니다 — 순위가 매겨진 토큰 소스를 검토하고 비용 절감 수정(설정 정리, 반복 컨텍스트를 cavemem으로 오프로드)을 편집별 동의와 함께 적용합니다. 사용자가 "caveman learn"을 실행하거나, 에이전트의 토큰 비용을 낮추거나, 무거운 CLAUDE.md / AGENTS.md를 정리하거나, 세션마다 다시 붙여넣는 컨텍스트를 cavemem으로 오프로드하려고 할 때 사용합니다.
이 스킬은 Caveman learn 보고서 분석 결과를 기반으로 AI 에이전트의 토큰 소비를 최적화하는 자동화된 워크플로우입니다. Caveman 분석에서 식별된 주요 토큰 소모 항목(설정 파일, 반복 컨텍스트 등)을 검토하고, 각 편집에 대한 사용자 동의를 얻어 비용 절감 조치를 적용합니다. 주요 기능으로는 불필요한 설정 축소(trim config), 반복적으로 사용되는 컨텍스트를 cavemem 저장소로 오프로드하여 토큰 낭비를 방지합니다. 이 스킬은 CLAUDE.md나 AGENTS.md 같은 구성 파일이 비대해져 에이전트 비용이 증가했을 때, 또는 사용자가 수동으로 반복 입력하는 컨텍스트를 효율적으로 관리하고자 할 때 특히 유용합니다. 지원 플랫폼은 Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 AI 에이전트 도구와 호환되며, Caveman 분석 도구와 함께 작동합니다. 사용자 승인 기반의 단계별 접근 방식을 채택하여 안전하게 설정을 최적화할 수 있습니다.
npx skills add https://github.com/geovanejunior92-debug/claude-skills/tree/main/skills/caveman-learnInstalled? Explore more 코딩 & 개발 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →
Caveman learn 보고서를 마무리합니다 — 순위가 매겨진 토큰 소스를 검토하고 비용 절감 수정(설정 정리, 반복 컨텍스트를 cavemem으로 오프로드)을 편집별 동의와 함께 적용합니다. 사용자가 "caveman learn"을 실행하거나, 에이전트의 토큰 비용을 낮추거나, 무거운 CLAUDE.md / AGENTS.md를 정리하거나, 세션마다 다시 붙여넣는 컨텍스트를 cavemem으로 오프로드하려고 할 때 사용합니다.
This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.
Compress natural language memory files (CLAUDE.md / AGENTS.md, todos, preferences) into caveman format to save input tokens. Preserves all technical substance, code, URLs, and structure. Compressed version overwrites the original file. Human-readable backup saved as FILE.original.md. Trigger: /caveman-compress FILEPATH or "compress memory file"
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.
Send and manage iMessages via BlueBubbles, including attachments, tapbacks, edits, replies, and groups.
Control Eight Sleep pods (status, temperature, alarms, schedules).
BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.
Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras.
Search GIF providers with CLI/TUI, download results, and extract stills/sheets.