caveman-manage

द्वारा juliusbrussee

कैवमैन क्लाउड के eval-गेटेड प्रयोग जीवनचक्र का निरीक्षण करें और असुरक्षित निष्पादन को रोकें। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता कैवमैन प्रयोग शुरू करने, अनुमोदन करने, रद्द करने, प्रचार करने या वापस लाने के लिए कहे, या पूछे कि किसी प्रयोग के साक्ष्य किस कार्रवाई का समर्थन करते हैं। पहले साक्ष्य पढ़ें; जब तक सर्वर-प्राधिकृत संक्रमण और साक्ष्य गेट उपलब्ध न हों, जीवनचक्र परिवर्तन निष्पादित न करें।

npx skills add https://github.com/juliusbrussee/caveman --skill caveman-manage

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.

juliusbrussee की और Skills

caveman
juliusbrussee
अत्यधिक संकुचित संचार मोड। गुफामानव की तरह बोलकर टोकन उपयोग ~75% कम करता है, जबकि पूर्ण तकनीकी सटीकता बनाए रखता है। तीव्रता स्तरों का समर्थन करता है: लाइट, फुल (डिफ़ॉल्ट), अल्ट्रा, वेनयान-लाइट, वेनयान-फुल, वेनयान-अल्ट्रा। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता "caveman mode", "talk like caveman", "use caveman", "less tokens", "be brief" कहे या /caveman का आह्वान करे। टोकन दक्षता का अनुरोध होने पर स्वचालित रूप से भ
communicationproductivity
caveman-commit
juliusbrussee
अल्ट्रा-संक्षिप्त कमिट संदेश जनरेटर। कमिट संदेशों से शोर हटाता है जबकि आशय और तर्क को संरक्षित करता है। पारंपरिक कमिट प्रारूप। विषय ≤50 वर्ण, बॉडी केवल तब जब "क्यों" स्पष्ट न हो। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता कहे "write a commit", "commit message", "generate commit", "/commit", या /caveman-commit को आमंत्रित करे। स्टेजिंग परिवर्तन होने पर स्वचालित रूप से सक्रिय होता है।
developmentcode-review
caveman-compress
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प्राकृतिक भाषा मेमोरी फ़ाइलों (CLAUDE.md, todos, preferences) को इनपुट टोकन बचाने के लिए कैवमैन प्रारूप में संपीड़ित करें। सभी तकनीकी सामग्री, कोड, URL और संरचना को संरक्षित करता है। संपीड़ित संस्करण मूल फ़ाइल को ओवरराइट करता है। मानव-पठनीय बैकअप FILE.original.md के रूप में सहेजा जाता है। ट्रिगर: /caveman-compress FILEPATH या "compress memory file
developmentdocument
caveman-help
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सभी कैवमैन मोड, कौशल और कमांड के लिए त्वरित-संदर्भ कार्ड। एक-शॉट प्रदर्शन, स्थायी मोड नहीं। ट्रिगर: /caveman-help, "caveman help", "what caveman commands", "how do I use caveman"।
developmentdocumentproductivity
caveman-review
juliusbrussee
अल्ट्रा-संकुचित कोड समीक्षा टिप्पणियाँ। PR फीडबैक से शोर कम करता है जबकि कार्रवाई योग्य संकेत को संरक्षित करता है। प्रत्येक टिप्पणी एक पंक्ति में होती है: स्थान, समस्या, समाधान। उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता "इस PR की समीक्षा करें", "कोड समीक्षा", "डिफ की समीक्षा करें", "/review" कहे, या /caveman-review का आह्वान करे। पुल अनुरोधों की समीक्षा करते समय स्वचालित रूप से सक्रिय होता है।
developmentcode-review
caveman-stats
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वर्तमान सत्र के लिए वास्तविक टोकन उपयोग और अनुमानित बचत दिखाता है। सीधे Claude Code सत्र लॉग से पढ़ता है — कोई AI अनुमान नहीं। /caveman-stats पर ट्रिगर होता है। आउटपुट mode-tracker हुक द्वारा इंजेक्ट किया जाता है; मॉडल स्वयं संख्याओं की गणना नहीं करता है।
developmentdata-analysis
cavecrew
juliusbrussee
We need to translate the given English text to Hindi. The text describes a decision guide for delegating to caveman-style subagents. It mentions specific names: cavecrew-investigator, cavecrew-builder, cavecrew-reviewer, and cavecrew. These names should be preserved as they are. Also, technical terms like "Explore", "tool-result", "main context", "subagent", "diff review", "inline" should be preserved or translated appropriately. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms. So we keep "cavecrew-investigator", "cavecrew-builder", "cavecrew-reviewer", "cavecrew", "Explore", "diff review", "inline", "tool-result", "main context", "subagent". Also "caveman-compressed" might be kept as is or translated? It's a technical term describing compression style. Probably keep as "caveman-compressed" or translate as "गुफामानव-संपीड़ित"? But the
developmentcode-reviewapi
caveman-explore
juliusbrussee
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