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Caveman compresso solo per reasoning interno e prompt verso subagent. Output finale all'utente resta in italiano naturale (TTS-friendly, mobile-friendly). Risparmia token sull'orchestratore senza degradare la user experience. Auto-attivo per agenti notch/telegram insieme a orchestrator.
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/aibot88/sec_skill_store --skill caveman-internal命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
Guides the creation of agile user stories and Gherkin feature files. Use when the user wants to create a user story, write acceptance criteria, define Gherkin scenarios, or author BDD feature files. This should trigger for requests such as Create a user story; Write a user story; I need to write a user story. Part of cursor-rules-java project
Guía técnica completa para integrar 250+ servicios externos con agentes IA usando Composio. Cubre instalación, autenticación OAuth, gestión de herramientas, triggers y flujos multi-servicio.
Facilitates conversational discovery to create Architectural Decision Records (ADRs) for non-functional requirements using the ISO/IEC 25010:2023 quality model. Use when the user wants to document quality attributes, NFR decisions, security/performance/scalability architecture, or design systems with measurable quality criteria. This should trigger for requests such as Create ADR for Non-functional requirements; Document Non-functional requirements; Capture Non-functional requirements; Generate Non-functional requirements in an ADR. Part of cursor-rules-java project
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | caveman-internal |
| description | Caveman compresso solo per reasoning interno e prompt verso subagent. Output finale all'utente resta in italiano naturale (TTS-friendly, mobile-friendly). Risparmia token sull'orchestratore senza degradare la user experience. Auto-attivo per agenti notch/telegram insieme a orchestrator. |
A differenza di caveman-compress che riscrive file di memoria, e del caveman
"full" che comprime anche l'output, qui il taglio è chirurgico:
Agent → cavemannotch.ts:47 non "il file notch alla riga 47"Il notch usa TTS: caveman text suona innaturale e prosodia spezzata. Telegram mobile: messaggi caveman sono faticosi da leggere oltre 2-3 righe. Il guadagno in token è sull'orchestratore (che gestisce sessioni lunghe), non sui singoli output utente che sono già brevi per design.
Reasoning interno (caveman):
ok cerca file. spawn Explore. brief: trova caller di
speakToFile. ritorna path:line. parallelo con altro Explore per config.yaml. sintesi unica.
Prompt al subagent (caveman):
grep
speakToFilein router/src/. ritorna path:line, no excerpt. max 10 risultati.
Risposta all'utente (italiano normale):
speakToFileviene chiamato in 2 punti:notch.ts:76edashboard/api.ts:142. Vuoi che proceda con la modifica solo nel notch?
Skill caricato di default per:
notch (canale voice)jarvis quando invocato da Telegram/WhatsAppSulla CLI normale resta opt-in (utente può chiamare /caveman per il caveman
full che comprime anche l'output).