Caveman

使用简洁的回答风格，同时保留技术事实、标识符和不确定性。

为编码任务选择聚焦的调查、实现或审查子 Agent。

压缩指定记忆文件中的文字，同时保留代码和可读备份。

起草聚焦意图的简洁 Conventional Commit 提交信息。

识别并标注应用中的大模型工作流，以便 Caveman Cloud 归集成本。

审查 Caveman Cloud 当前的链路、成本、延迟和优化证据。

定位相关仓库代码并返回精简的文件与行号引用。

审查实测的 token 成本结果，并提出需确认的修改。

检查 Caveman Cloud 实验状态并管理审批与生命周期。

将 Caveman 的优化观察整理为可评估的候选方案。

撰写包含位置、问题和建议修复的简洁代码审查意见。

将应用的大模型调用连接到 Caveman Cloud 网关以进行测量。

在宿主支持时展示已记录的会话 token 用量。

修改前用按证据排序的假设调查原因不明的问题。

梳理职责与验收条件，规划并实现范围明确的功能。

规划分阶段发布、兼容性和回滚的数据或接口迁移。

在保留指定行为边界的前提下重组代码。

追踪错误的责任层，并进行范围聚焦的修改。

用聚焦的证据检查验收条件，并报告尚未解决的风险。