Juliusbrussee Skills

caveman/skills/cavecrew

We need to translate the given English text into German, preserving the specified name 'cavecrew' and other technical terms. The text is a description of a decision guide for delegating to subagents. We must not add any extra commentary or labels. The translation should be natural German while keeping the technical terms like 'cavecrew-investigator', 'cavecrew-builder', 'cavecrew-reviewer', 'Explore', 'caveman-compressed', etc. Also preserve numbers like '1-2', '~60%'. The trigger phrases should be translated but the exact trigger words might be kept as is? The instruction says preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. 'cavecrew' is a name, so keep it. The trigger phrases like "delegate to subagent" are not product names, so translate them. But careful: the trigger is given in quotes, so we should translate the quoted text. Also note the text ends with "spawn..." which is incomplete. We'll translate as is. Let me write the

caveman/skills/caveman

Ultrakomprimierter Kommunikationsmodus. Reduziert Token-Nutzung um ~75% durch Höhlenmenschen-Sprache bei voller technischer Genauigkeit. Unterstützt Intensitätsstufen: lite, full (Standard), ultra, wenyan-lite, wenyan-full, wenyan-ultra. Verwenden, wenn Benutzer "caveman mode", "talk like caveman", "use caveman", "less tokens", "be brief" sagt oder /caveman aufruft. Wird auch automatisch ausgelöst, wenn Token-Effizienz angefordert wird.

caveman/skills/caveman-commit

Ultra-kompakter Generator für Commit-Nachrichten. Reduziert Rauschen in Commit-Nachrichten, während Absicht und Begründung erhalten bleiben. Conventional Commits-Format. Betreff ≤50 Zeichen, Text nur, wenn das „Warum“ nicht offensichtlich ist. Wird verwendet, wenn der Benutzer „write a commit“, „commit message“, „generate commit“, „/commit“ sagt oder /caveman-commit aufruft. Automatische Auslösung beim Staging von Änderungen.

caveman/skills/caveman-compress

Komprimiere natürliche Sprachspeicherdateien (CLAUDE.md, todos, preferences) in das Höhlenmenschenformat, um Eingabetoken zu sparen. Erhält alle technischen Inhalte, Code, URLs und Struktur. Die komprimierte Version überschreibt die Originaldatei. Ein menschenlesbares Backup wird als DATEI.original.md gespeichert. Auslöser: /caveman-compress DATEIPFAD oder "compress memory file

caveman/skills/caveman-discover

Finde jeden LLM-Workflow im aktuellen Repository und kennzeichne ihn, damit Caveman Cloud Ausgaben nach dem gruppiert, was der Code tatsächlich tut (support-reply, nightly-digest), statt in einem anonymen Bucket. Verwende dies, wenn der Benutzer den Caveman-Discovery-Prompt einfügt, „discover workflows“ sagt oder darum bittet, die LLM-Ausgaben nach Workflow aufzuschlüsseln. Das Repository sollte bereits über das Caveman-Gateway laufen (das erledigt die caveman-setup-Skill).

caveman/skills/caveman-evidence-review

Überprüfe Caveman-Cloud-Evidenz im Nur-Lese-Modus: Kosten, Cave Score, Cave Plan, Workflows, Traces, Latenz, Fehler, Komprimierung, Routing und verifizierte Einsparungen. Verwende dies, wenn der Nutzer fragt, was Caveman gefunden hat, wohin die LLM-Ausgaben fließen, warum sich Kosten oder Qualität geändert haben, welche Workflows Aufmerksamkeit benötigen, oder um eine Trace- oder Analyseprüfung bittet. Bevorzuge Caveman-MCP-Tools; fallback auf CLI-JSON.

caveman/skills/caveman-explore

Nur-Lese-Repository-Explorer. Proaktiv für die Erkundung bei kaltem Start, breite dateiübergreifende Lokalisierung oder wenn eine direkte Suche fehlgeschlagen ist und Sie herausfinden müssen, wo etwas liegt. Überspringen Sie es, wenn das Problem bereits die genaue Datei oder das Symbol nennt oder eine vorherige Runde bereits brauchbare Datei:Zeilen-Belege geliefert hat. Gibt nur kompakte Pfad:Zeilen-Zitate zurück; seine Lese- und Grep-Vorgänge gelangen nie in die Hauptkonversation.

caveman/skills/caveman-help

Schnellreferenzkarte für alle Höhlenmensch-Modi, Fähigkeiten und Befehle. Einmalige Anzeige, kein dauerhafter Modus. Auslöser: /caveman-help, "caveman help", "what caveman commands", "how do I use caveman".

caveman/skills/caveman-learn

Schließen Sie den Kreislauf eines Caveman-Learn-Berichts ab – überprüfen Sie die nach Rang sortierten Token-Senken und wenden Sie kostensenkende Korrekturen an (Konfiguration kürzen, wiederkehrenden Kontext an cavemem auslagern) mit Zustimmung pro Bearbeitung. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer „caveman learn“ ausführt, darum bittet, die Token-Kosten seines Agents zu senken, eine umfangreiche CLAUDE.md kürzen möchte oder Kontext, den er jede Sitzung erneut einfügt, an cavemem auslagern möchte.

caveman/skills/caveman-manage

Untersuche den eval-gesteuerten Experiment-Lebenszyklus von Caveman Cloud und blockiere unsichere Ausführung. Verwende dies, wenn der Benutzer darum bittet, ein Caveman-Experiment zu starten, zu genehmigen, abzubrechen, zu fördern oder zurückzurollen, oder fragt, welche Aktion die Beweise eines Experiments unterstützen. Lies zuerst die Beweise; führe keine Lebenszyklus-Mutationen aus, bis serverautoritative Übergänge und Beweis-Gates bereitgestellt sind.

caveman/skills/caveman-optimize

Verwandeln Sie Cavemans reine Report-only-Repository-Beobachtungen in einen vom Operator ausgewählten Optimierungskandidaten mit einer gepaarten Basislinien-/Kandidatenbewertung. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer darum bittet, eine Optimierungsbeobachtung zu prüfen, eine Kandidatenänderung zu bewerten oder auf den aktuellen Caveman-Optimierungsbericht zu reagieren. Erfordert eine angemeldete Caveman-CLI-Verbindung und ausdrückliche Genehmigung; leiten Sie niemals Geld oder Aktuierung aus einem Profil ab.

caveman/skills/caveman-review

Ultrakompakte Code-Review-Kommentare. Reduziert Rauschen aus PR-Feedback, während die umsetzbaren Signale erhalten bleiben. Jeder Kommentar ist eine Zeile: Ort, Problem, Lösung. Wird verwendet, wenn der Benutzer „review this PR“, „code review“, „review the diff“, „/review“ sagt oder /caveman-review aufruft. Wird automatisch ausgelöst, wenn Pull-Requests überprüft werden.

caveman/skills/caveman-setup

Verdrahte das aktuelle Repository über das Caveman Cloud Gateway, sodass jede LLM-Anfrage gemessen wird — Kosten, Tokens, Latenz — ohne Verhaltensänderung. Verwende, wenn der Benutzer den Caveman-Setup-Prompt einfügt, „set up caveman" sagt oder LLM-Ausgaben-Überwachung zu einer App hinzufügen möchte. Erfordert die Gateway-URL und einen Cave-API-Schlüssel (der Setup-Prompt enthält beide).

caveman/skills/caveman-stats

Zeigt den tatsächlichen Token-Verbrauch und geschätzte Einsparungen für die aktuelle Sitzung an. Liest direkt aus dem Claude Code-Sitzungsprotokoll – keine KI-Schätzung. Wird durch /caveman-stats ausgelöst. Die Ausgabe wird durch den mode-tracker-Hook eingefügt; das Modell selbst berechnet die Zahlen nicht.

caveman/skills/investigate-first

Diagnostizieren Sie mehrdeutige Fehler, bevor Sie Änderungen vornehmen. Verwenden Sie dies bei unbekannten Ursachen, intermittierendem Verhalten, Leistungsregressionen oder Untersuchungen, die nach Evidenz geordnete Hypothesen erfordern.

caveman/skills/lean-build

Feature-Arbeit mit hohem Overbuilding-Risiko erstellen. Verwenden für neues Verhalten, Produkt-Slices oder Integrationen, bei denen Repository-Wiederverwendung, strikter Umfang und eine explizite Abbruchbedingung wichtig sind.

caveman/skills/migration

Implementieren Sie reversible, kompatibilitätssichere Übergänge. Verwenden Sie für Schema-, Daten-, API-, Protokoll-, Konfigurations- oder Abhängigkeitsmigrationen, die Rollback und Erhaltungsnachweis erfordern.

caveman/skills/safe-refactor

Code so umstrukturieren, dass das Verhalten erhalten bleibt. Verwenden für Extraktion, Konsolidierung, Besitzwechsel oder Bereinigung, wenn die Verifizierung strukturelle Änderungen einklammern muss.

caveman/skills/surgical-patch

Behebe Fehler und kleine Verhaltensänderungen auf der engsten verantwortlichen Ebene. Verwende, wenn Regressionsnachweis, erhaltenes Umgebungsverhalten und aufgabenrelevante Tests wichtig sind.

caveman/skills/verify-and-stop

Bestehende Arbeit nachweisen, die Akzeptanzkriterien erfüllt, ohne den Umfang zu erweitern. Für reine Validierungsaufgaben, Abschlussprüfungen, fokussierte Gate-Läufe und Letzte-Meile-Nachweise verwenden.