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caveman-manage

查看 Caveman Cloud 实验状态和评估结果,整理启动、批准、取消或回滚的判断依据。根据证据提出建议,并阻止执行状态变更。

原文查看原文说明

Inspect Caveman Cloud's experiment lifecycle and block unsafe execution. Use when asked to start, approve, cancel, promote or roll back a Caveman experiment.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 检查实验是否可以启动
  • 核查实验批准依据
  • 考虑取消或回滚实验
  • 核查操作人员执行后的状态

中文介绍

功能

caveman-manage 读取 Caveman Cloud 实验的当前状态和评估结果,从启动、批准、取消或回滚中,提出一项有证据支持的建议。它检查对照组与候选组的样本量、质量评估,以及响应时间、错误、费用等安全标准。结果尚未确定、必要证据不足或违反标准时,不建议批准。

适用场景

适合判断实验能否进入下一阶段,或是否需要撤回正在运行的变更。操作人员在外部执行操作后,也可重新读取服务器状态,核实结果。

使用示例

  • “检查评估结果和安全标准,判断这个实验是否可以批准。”
  • “整理当前状态,供我们考虑取消或回滚实验。”
  • “重新核查操作人员执行后的实验状态。”

注意事项

需要登录 Caveman Cloud 并选择项目。优先使用 MCP,也通过 CLI 读取信息。当前面向智能体的功能仅支持读取,即使用户批准,也不会执行状态变更。此外,不会将实验中的改善视为已由实际流量和账本证据证实的节省金额。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确在咨询实验启动、批准、取消或回滚时,读取状态并仅提出建议。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供 MCP 和 CLI 查询示例、证据检查项,以及建议和复查的报告格式。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好即使用户批准也禁止状态变更,证据不足或状态未知时阻止执行。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足需要登录和项目,提供 MCP、CLI 示例,但没有安装步骤。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月20日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md3.8 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Manage eval-gated experiments

Treat every lifecycle change as a production control action. Read current state and results, then report one supported recommendation or block. Current agent MCP is intentionally read-only: control-api does not yet enforce a complete lifecycle transition table and evidence gate atomically.

Non-negotiable gates

  1. A request to review, inspect, explain, or recommend authorizes reads only.
  2. Never approve an experiment whose results are pending, whose required guardrails are absent, or whose evidence reports a breach.
  3. Never convert experiment lift into verified_savings. Only active real traffic plus provider-causal, provider-complete ledger evidence can do that.
  4. Never supply an organization id. Project and tenant scope come from the logged-in Caveman identity and server RBAC.
  5. Never execute a lifecycle mutation, even after user approval. Exact <action>:<experiment_id> strings are agent-generatable and are not proof of human intent.
  6. Unknown states and server errors fail closed. Report exact cave_snake_code.

Step 1 — Load project and experiment

Prefer MCP:

caveman_context {}
caveman_experiment_get {"action":"get","experiment_id":"<id>"}
caveman_experiment_get {"action":"results","experiment_id":"<id>"}

Use {"action":"list"} when the user has not named an id.

CLI fallback:

caveman cloud experiments list
caveman cloud experiments show <id>
caveman cloud experiments results <id>

Stop if login, project, experiment, or results are unavailable.

Step 2 — Evaluate evidence

Report:

  • current lifecycle state and safety class;
  • control and candidate sample sizes;
  • quality or eval result;
  • latency, error, cost, retry, drop, and escalation guardrails when present;
  • evidence cost;
  • rollback or hold reason;
  • whether result is pending, failed, promotable, or active.

Absence is not a pass. If a required field is absent, state evidence incomplete and do not propose approval.

Step 3 — Propose one action

Allowed actions:

  • start — only from a startable draft or queued state with configured graders;
  • approve — only with complete passing evidence and a safety class the current role may approve;
  • cancel — stop a non-active experiment the user no longer wants;
  • rollback — revert an active or harmful change through the server's linked policy path. Current deployments may reject this honestly with cave_not_implemented; never describe that response as a rollback.

Show recommendation and id:

Proposed action: approve experiment 7f...
Reason: candidate passed quality and every configured guardrail.
Execution: blocked until server-authoritative lifecycle and evidence gates ship.

Do not treat earlier generic statements such as "manage it" or "do what is best" as mutation approval.

Step 4 — Block unsafe execution

Do not emit or run an executable lifecycle command. Explain that current server does not yet enforce every evidence/state transition atomically. CLI and MCP agent surfaces therefore expose experiment reads only.

Step 5 — Re-read after external operator action

If operator says they executed command, read detail and results again. Report server-observed post-state, audit or result response, and any policy-delivery status returned. Never infer success from operator intent alone.

Use this close:

Action: <action> <experiment-id>
Before: <state>
Server response: <status and cave_snake_code if any>
After: <re-read state>
Basis: experiment evidence only. Verified savings unchanged unless the signed
ledger independently records active, provider-causal real-traffic savings.

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