caveman-optimize

Что делает навык

Навык анализирует отчеты Caveman (report-only observations) и превращает их в кандидата на оптимизацию с базовой оценкой. Он обеспечивает диагностический вход, требуя явного выбора оператора и проведения парного сравнения (baseline vs candidate) на фиксированных входах, не генерируя финансовые оценки или планы внедрения.

Когда применять

• Анализ агрегированных данных из Caveman CLI для выявления потенциальных узких мест в коде.
• Создание минимального кандидата на изменение кода на основе конкретных вызовов (callsite evidence).
• Проведение парной оценки производительности (token/byte cost) до и после изменения на идентичных данных.
• Отчетность о результатах оптимизации без преобразования в денежные значения (savings).

Как работает

1. Запустить caveman opportunities list, прочитать массив report_only_observations, игнорируя lifecycle data.
2. Отфильтровать наблюдения: исключить профили с нулевым диапазоном (context-window-profile и др.) и устаревшие ID (context-window-bloat и др.).
3. Представить оператору доступные наблюдения без ранжирования и запросить явный выбор.
4. Найти конкретный callsite в репозитории, соответствующий выбранному наблюдению, и предложить одно минимальное изменение.
5. Разработать парную оценку (baseline и candidate на одинаковых входах) с проверкой качества и затрат.
6. Применить изменение только после одобрения, запустить тесты и сравнить результаты, затем составить отчет.

Примеры запросов агенту

Что понадобится

• Авторизованная сессия Caveman CLI (доступ к caveman opportunities list)
• Доступ к репозиторию для инспекции кода и запуска тестов
• Возможность запуска парного сравнения (baseline/candidate) на фиксированных входах

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.