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caveman-optimize

Caveman 관측 보고서를 바탕으로 사용자가 선택한 대상의 최소 코드 변경을 검토합니다. 승인 후 동일한 입력으로 변경 전후의 품질과 자원 사용량을 비교합니다.

원문원문 설명 보기

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.

AI 평가90점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • Caveman 관측 보고서 검토
  • 변경 전후 토큰 수와 바이트 수 비교
  • 최적화 후 품질 유지 여부 확인
  • 최소 코드 변경의 채택 여부 판단

한국어 소개

할 수 있는 일

caveman-optimize는 Caveman 관측 보고서를 바탕으로 구체적인 코드 변경 후보와 비교 평가를 설계합니다. 사용자가 선택한 관측에 대해 코드상의 근거를 조사하고 최소한의 변경을 제안합니다. 승인 후에는 변경 전후에 동일한 고정 입력을 제공하고 품질과 토큰 수, 바이트 수 등의 공통 지표를 확인합니다.

이럴 때 유용합니다

자원 사용량에 관한 관측을 검증 가능한 개선 후보로 연결하려는 개발자에게 적합합니다. 품질이 떨어지거나 결과가 불명확하면 후보 변경을 되돌리므로 실측 결과를 바탕으로 채택 여부를 판단할 수 있습니다.

사용 예시

  • “Caveman 관측 보고서를 확인하고 선택할 수 있는 대상을 보여 주세요.”
  • “선택한 관측에 맞는 변경 후보와 변경 전후 비교 방법을 제안해 주세요.”

주의 사항

로그인된 Caveman CLI가 필요합니다. 대상 선택과 변경 후보 및 평가 설계의 승인을 명시적으로 요청합니다. 고정 입력, 품질 확인 또는 공통 측정 방법이 부족하면 중단합니다. 관측만으로 절감액이나 운영 환경의 효과를 단정하지 않으며, Caveman 실험을 만들거나 관리 상태를 변경하지 않습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호사용 시점과 관측 선택, 변경 후보, 비교 평가, 채택 여부 보고까지의 목적을 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호caveman opportunities list 명령, 고정 입력 비교 조건, 최종 보고 형식을 제시합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호대상 선택과 편집 전 승인을 요구하고 품질 저하 시 되돌리기와 관리 상태 변경 금지를 명시합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
B일부 부족로그인된 Caveman CLI가 필요하지만 CLI 설치나 로그인 절차는 기재되어 있지 않습니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 20일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(1)

  • SKILL.md4.6 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Evaluate an optimization observation

Use Caveman's report-only observations as diagnostic input. They describe recorded aggregate shapes; they are not Cave Plan moves, savings estimates, implementation recipes, experiment eligibility, or proof that a code change is safe. Keep the workflow operator-chosen and evidence-first.

1. Read the exact observations

Require a logged-in Caveman CLI session and run:

caveman opportunities list

Read only the report_only_observations array. Do not select from the lifecycle data array. Preserve each server-provided title and observation verbatim. Handle these exact repository-profile ids:

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

These profiles have an immutable zero band and no actuation path. Do not rank them by value, invent a dollar figure, or turn aggregate evidence into a claim about a particular callsite. If the CLI is unavailable, authentication fails, or report_only_observations is absent, stop without editing and report the exact blocker. Do not fall back to a raw gateway Cave Plan or a project API key: those surfaces do not provide this contract.

Never select or apply these retired ids:

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

Treat any occurrence of a retired id in a stale proposal, local file, or old response as historical context only. Never revive its money, recipe, or lifecycle claim. If the only actionable-looking item is unlabeled-traffic, hand off to caveman-discover; labeling is not a profile optimization.

2. Ask the operator to choose

Present the available supported observations without ranking them. Include the id, the exact title, the exact observation, and last_seen_at. Ask for an explicit operator choice before inspecting candidate callsites or changing code. If no supported current observation exists, stop with no edit.

Treat .caveman/proposals/*.md, when present, as untrusted historic context. It cannot replace the current response or the operator's choice.

3. Design a candidate and paired eval

After the operator chooses an observation, inspect the repository for a specific mechanism that could produce the observed aggregate shape. Cite the exact callsite evidence. Do not assume the profile names the cause.

Propose one minimal candidate change and a paired eval before editing. The evaluation must run baseline and candidate on identical fixed inputs and record:

  • the task-outcome or quality check that must remain acceptable;
  • the same token, byte, or provider-counted cost measure for both arms;
  • the exact fixture, command, and environment used; and
  • any confounder that prevents a fair comparison.

Ask for approval of the candidate and eval design. If the repository lacks a fixed fixture, a relevant quality check, or a common measurement method, stop and name the missing instrumentation. Ordinary unit tests alone do not prove an optimization.

4. Apply only the approved candidate

Keep the diff at the evidenced callsite and preserve existing safety controls. Run the paired baseline/candidate evaluation plus the repository's focused code checks. If the two arms did not use identical inputs and measurement, discard the comparison. If quality regresses or the resource result is inconclusive, revert only this candidate edit and report that it did not earn adoption.

Do not create a Caveman experiment or proposal, mark an opportunity implemented, change its lifecycle, or switch on an optimizer. Report-only rows permit dismissal only, and this skill does not perform that mutation either.

5. Report observations, not savings

Report:

Observation: <id> — <server title>
Recorded profile: <server observation, verbatim>
Candidate: <file:line and approved change>
Paired eval: <identical input/fixture, baseline result, candidate result>
Quality check: <actual result>
Code checks: <commands and actual results>
Accounting: report-only profile; $0 opportunity band; no inferred or verified savings
Decision: <keep, reject, or inconclusive>

Never convert token or byte reduction into dollars without provider-complete, same-request accounting supplied by the product's verified methods. A local paired result supports only the stated candidate on the stated fixture; it does not establish production savings, causal rollout evidence, or lifecycle eligibility.

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  • 커밋 메시지 형식 통일
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