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caveman-optimize

从Caveman观测报告出发,针对用户选择的对象提出最小代码改动。经批准后,以相同输入比较改动前后的质量和资源用量,为是否采用提供依据。

原文查看原文说明

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 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 查看Caveman观测报告
  • 比较改动前后的词元数或字节数
  • 确认优化后是否保持质量
  • 决定是否采用最小代码改动

中文介绍

功能

caveman-optimize以Caveman观测报告为起点,制定具体的代码改动候选方案和比较评估计划。针对用户选定的观测,检查代码中的证据,提出最小改动。经批准后,向改动前后的版本提供相同的固定输入,检查质量,并以统一方法测量词元数、字节数等指标。

适用场景

适合希望将资源用量观测转化为可验证改进方案的开发者。如果质量下降或结果不明确,会撤销该候选改动,让用户根据实际测量结果决定是否采用。

使用示例

  • “查看Caveman观测报告,列出可供我选择的对象。”
  • “针对我选定的观测,提出改动候选方案和改动前后的比较方法。”

注意事项

需要已登录的Caveman CLI。技能会明确要求用户选择对象,并批准候选方案和评估设计。缺少固定输入、质量检查或统一测量方法时会停止。不会仅凭观测断言节省金额或生产环境中的效果,也不会创建Caveman实验或更改管理状态。

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良好明确说明使用场景,以及选择观测、提出改动、比较评估和报告采用决定的目的。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好列出caveman opportunities list命令、固定输入比较条件及最终报告格式。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好要求选择对象并在编辑前获得批准,明确质量下降时撤销改动,禁止更改管理状态。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足需要已登录的Caveman CLI,但未提供CLI安装或登录步骤。

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.md4.6 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

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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