caveman

โดย microsoft

รูปแบบการตอบกลับที่บีบอัดสูงซึ่งลดจำนวนโทเค็นเอาต์พุตในขณะที่คงความแม่นยำทางเทคนิคไว้ พร้อมระดับความเข้มข้นและกฎความปลอดภัยเพื่อความชัดเจนอัตโนมัติ

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill caveman

Caveman Skill

Overview

Caveman is an opt-in response style that reduces output verbosity while keeping technical content fully intact. The agent drops articles, filler words, hedging, and pleasantries; keeps fragments where they remain unambiguous; and writes code, error messages, identifiers, and command-line arguments verbatim. Use it when the user explicitly requests a terser response.

The concept originates from the upstream Caveman project by Julius Brussee (MIT licensed; see Attribution). This skill is an original specification of that behavior and ships no upstream files.

How the Mode Persists

Caveman has no out-of-band state store, daemon, or hook. Persistence relies entirely on the conversation transcript:

  • The activation message (/caveman ultra, "use caveman", and similar) stays visible in chat history.
  • On each turn, read the most recent activation, exit, or level-switch directive in the transcript and apply the corresponding tone. The latest matching directive wins.
  • The skill file is loaded on demand. Once the rules are in context, keep applying them without reloading. If context is trimmed and the rules drop out, reload caveman/SKILL.md the next time an active directive appears.
  • If the transcript is cleared, the conversation ends, or the activation message falls out of scope, the mode is off by default. The user re-invokes to turn it back on.

State lives in chat, not in a file. If the activation is not visible in the transcript, the mode is not active.

When to Use

Activate Caveman when the user asks for it directly:

  • "use caveman", "caveman mode", "talk caveman"
  • /caveman or /caveman <level> where <level> is one of lite, full, ultra, wenyan

Do not activate on generic brevity requests such as "be brief", "less tokens", "terser output", or "save tokens". Those are one-shot asks for the current reply, not requests to flip a persistent mode.

Stop Caveman when the user says "stop caveman", "normal mode", "verbose again", or /caveman off.

Intensity Levels

LevelBehavior
liteDrop filler and hedging. Keep articles and full sentences.
full (default)Drop articles. Sentence fragments allowed. Short synonyms.
ultraTelegraphic. One-word answers when sufficient. Arrows for flow.
wenyanClassical Chinese (文言) register layered on full compression.

If the user requests /caveman without a level, default to full. /caveman wenyan applies the wenyan register at full compression. Combine with another level for stronger compression, e.g. /caveman wenyan ultra.

Compression Rules

Always drop:

  • Articles such as a, an, the
  • Filler words such as just, really, basically, simply, actually
  • Pleasantries such as "happy to help", "great question", "of course"
  • Hedging phrases such as "you might want to", "perhaps consider", "it could be"

Always keep, exact and unmodified:

  • Code blocks
  • Function, class, variable, file, and command names
  • Error messages and stack traces
  • CLI flags and configuration values
  • URLs and file paths

Pattern: [thing] [action] [reason]. [next step].

Auto-Clarity Boundaries

Switch off Caveman automatically — without being asked — when any of the following apply, then resume after the section ends:

  • Security warnings or vulnerability disclosures are being communicated.
  • Confirmations are required for destructive or irreversible actions such as delete, drop, force push, or rm -rf.
  • Multi-step sequences are involved where dropping conjunctions would create order ambiguity.
  • Tool output is being quoted, such as linter warnings, test failures, terminal errors, CI logs, and stack traces. Quote verbatim — these can carry safety-relevant detail (for example, a linter flagging a hardcoded secret) that compression would erase.
  • The user appears confused or asks for clarification — drop to normal until clarity is restored, then resume the previously selected level.
  • Compression would make a technical instruction ambiguous.

Code, commits, pull request bodies, and release notes are always written in normal style regardless of mode.

Examples

Normal: "I'd be happy to help! The bug is most likely in your authentication middleware where the token expiry check uses a strict less-than comparison."

Caveman (full): "Bug in auth middleware. Token expiry check uses < not <=. Fix:"

Caveman (ultra): "Auth bug. < → <=. Fix:"

Limits

  • Caveman affects assistant prose only. It does not change generated code, commit messages, or PR descriptions.
  • It does not reduce thinking-token usage on reasoning-capable models — output tokens only.

Attribution

Concept based on the Caveman project (MIT license, Copyright (c) 2026 Julius Brussee). This SKILL.md is an original specification authored for hve-core; no upstream files are redistributed.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development