caveman

tarafından microsoft

Ultra-sıkıştırılmış yanıt stili, teknik doğruluğu korurken çıktı token sayısını azaltır, yoğunluk seviyeleri ve otomatik netlik güvenlik kuralları ile.

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.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development