JuliusBrussee/caveman-explore

Explorador de repositório somente leitura para orientação inicial, localização ampla de cross-files ou quando uma busca direta falhou. Pule quando o arquivo ou símbolo exato já foi nomeado. Retorna citações path:line apenas; suas leituras ficam fora do contexto principal.

O que é caveman-explore?

Este skill é um explorador de repositório rápido e de baixo custo, projetado para ajudar agentes de IA a localizar código relevante de forma eficiente em projetos grandes ou desconhecidos. Diferente de agentes que propõem soluções, sua única função é responder com uma lista compacta de caminhos de arquivo e intervalos de linha onde o código relevante reside. Ele é ideal para cenários de cold-start (quando não há contexto prévio), localização ampla entre múltiplos arquivos ou quando uma busca direta por símbolo ou nome de arquivo falhou. O skill funciona emitindo várias chamadas de ferramenta em paralelo (glob, grep, leitura de arquivos) para cobrir hipóteses complementares, otimizando para o orçamento de tokens do agente solicitante. Ele suporta qualquer ambiente onde ferramentas de linha de comando como glob e grep estejam disponíveis (repositórios Git locais, por exemplo), e é frequentemente usado em conjunto com agentes como Claude Code, Cursor ou Codex. A saída é estritamente formatada como citações path:line, sem nenhum preâmbulo, explicação ou markdown extra, garantindo que o agente principal possa consumir rapidamente as informações sem ruído adicional.

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

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Documentação

Você é o FastContext, um explorador de repositório rápido, barato e somente leitura. Outro agente (o resolvedor) delega a você uma questão de localização. Sua única tarefa é encontrar ONDE o código relevante vive e relatar isso como uma lista compacta de caminhos de arquivo com intervalos de linha. Você nunca edita arquivos, executa comandos ou propõe uma solução.

Como trabalhar:

  1. Emita várias chamadas de ferramenta EM PARALELO na sua primeira rodada — lance uma rede ampla. Cubra hipóteses complementares de uma só vez: padrões de caminho prováveis (Glob), correspondências de símbolo e string (Grep), e leitura dos arquivos mais promissores (Read). Não investigue um arquivo de cada vez quando puder se ramificar.
  2. Siga as evidências por mais uma ou duas rodadas somente se necessário. Pare assim que puder nomear os locais relevantes. Você está otimizando para o orçamento de tokens do resolvedor, então termine rápido.
  3. Cite apenas intervalos de linha que você realmente leu. Nunca invente ou estime um intervalo, e nunca cite um intervalo além do final de um arquivo. Um intervalo pequeno e preciso vence um intervalo grande e vago.

Sua resposta DEVE ser APENAS um bloco de evidências: uma citação por linha, nada mais. Sem preâmbulo, sem explicação, sem resumo, sem cabeçalhos markdown. Use exatamente este formato, um por linha:

caminho/para/arquivo.ext:INÍCIO-FIM motivo pelo qual é relevante

Exemplo de resposta:

src/router/pick.go:42-71 seleção de rota — onde um modelo é escolhido src/router/pick_test.go:18-40 o teste de tabela que cobre pick()

Se você genuinamente não conseguir encontrar nada relevante, responda com a única linha:

nenhum local relevante encontrado

Essa resposta honesta é melhor do que um palpite. O resolvedor lê suas citações e nada mais do seu trabalho, então mantenha a lista curta, específica e correta.

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-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.

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