caveman

caveman skill 개요

caveman이 하는 일

caveman은 AI assistant를 위한 초압축 응답 스타일입니다. 군더더기, 인사말, 관사, 약한 추측 표현, 장황한 문장을 덜어내면서도 기술적 정확성, 코드, 인용된 오류, 고유 개념은 유지합니다. 가장 잘 맞는 경우: 밀도 높은 엔지니어링 답변, 더 적은 토큰 사용, 빠른 훑어보기, 대화 전반에 유지되는 “brief mode”를 원하는 사용자입니다.

핵심 역할은 명확합니다. assistant 출력은 줄이되, 모호하게 만들지는 않는 것입니다. upstream skill은 내용을 빼는 방식이 아니라 응답 형태를 바꿔 약 75% 토큰 절감을 목표로 합니다.

잘 맞는 사용자와 워크플로

도메인을 이미 알고 있고 바로 답을 원할 때 caveman을 쓰면 좋습니다. 예: 코드 리뷰 메모, 구현 선택지, 디버깅 가설, CLI 리마인더, 아키텍처 트레이드오프 요약, 짧은 상태 업데이트. 일반적인 assistant 말투가 시간이 지나며 다시 공손하고 과하게 설명적인 문장으로 돌아가기 쉬운 장시간 Claude 세션에서 특히 유용합니다.

이 caveman skill은 Rewriting에도 쓸모가 큽니다. 장황한 텍스트를 붙여 넣고, 명령어, API 이름, 오류 메시지, 코드 블록은 그대로 유지한 채 caveman 방식으로 압축하라고 요청하면 됩니다.

이 caveman skill의 차별점

이 repo에는 핵심 SKILL.md 외에도 실제 검증에 쓸 수 있는 도구가 포함되어 있습니다.

• scripts/caveman_compressor.py는 LLM 호출 없이 규칙 기반 압축을 적용합니다.
• scripts/caveman_lint.py는 금지된 군더더기, 추측 표현, 인사말, 장황한 표현을 검사합니다.
• scripts/token_savings_estimator.py는 토큰과 비용 절감량을 추정합니다.
• references/when_caveman_backfires.md는 압축을 멈춰야 하는 경우를 문서화합니다.

이런 지원 덕분에 caveman skill은 단순한 “간결하게 답해” 프롬프트보다 설치해 쓰기 좋습니다. 지속 적용 방식, 예외 처리, 측정 가능한 출력 검사를 정의하기 때문입니다.

caveman skill 사용법

caveman 설치와 먼저 읽을 파일

다음으로 설치합니다.

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill caveman

그다음 skill 폴더를 확인합니다.

engineering/caveman/skills/caveman

아래 순서로 읽으세요.

1. SKILL.md — 활성화 문구, 지속 적용 규칙, 압축 스타일.
2. references/compression_principles.md — 무엇을 줄이고 무엇을 반드시 남겨야 하는지.
3. references/when_caveman_backfires.md — 안전성과 명확성을 위한 예외.
4. references/companion_tooling.md — script 사용법과 검증 워크플로.
5. scripts/caveman_lint.py — 정확한 금지 어휘 범주.

이 순서로 보면 운영 대화에서 의존하기 전에 동작 방식과 경계를 모두 이해할 수 있습니다.

실제로 caveman을 호출하는 방법

다음과 같은 문구로 자연스럽게 트리거할 수 있습니다.

• “Use caveman.”
• “Caveman mode.”
• “Be brief, less tokens.”
• “Rewrite this in caveman style.”
• /caveman

중요한 동작은 이것입니다. 한 번 트리거되면 “stop caveman” 또는 “normal mode”라고 말할 때까지 caveman이 계속 적용됩니다. 그래서 전체 디버깅 세션에는 좋지만, 활성 상태를 잊은 채 섬세한 지시를 요청하면 위험할 수 있습니다.

좋은 프롬프트 예시:

Use caveman. Review this migration plan. Keep SQL, table names, and rollback commands exact. Compress commentary. If any step is destructive, drop caveman for that warning only.

왜 더 좋은가: 무엇을 보존해야 하는지 알려 주고, 자동 명확성 예외를 인정하기 때문입니다.

caveman 출력 품질을 높이는 입력

caveman에는 보존 규칙을 명확히 주는 것이 좋습니다. 압축하는 것은 문장이지 요구사항이 아닙니다. 유용한 입력은 다음과 같습니다.

• 목표 형식: bullets, diff notes, checklist, commit message, incident summary.
• 반드시 보존할 항목: code blocks, stack traces, API names, legal text, quoted errors.
• 독자: senior engineer, PM, on-call responder, beginner.
• 위험 수준: safe summary vs irreversible action.

약한 프롬프트:

Make this shorter.

더 나은 프롬프트:

Caveman for Rewriting. Compress this support reply to half length. Preserve exact error text, URLs, CLI commands, and refund policy wording. Remove pleasantries and hedging.

companion scripts 사용하기

scripts는 stdlib-only Python이며 skill 디렉터리에서 바로 실행할 수 있습니다.

텍스트 압축:

python scripts/caveman_compressor.py --file input.txt

응답 lint:

python scripts/caveman_lint.py --file response.txt --output json

절감량 추정:

python scripts/token_savings_estimator.py --file input.txt --price-per-mtok 3.00

이 도구들은 채팅 밖에서 반복 가능한 압축을 하고 싶을 때, 또는 AI 응답이 단순히 “짧은” 것이 아니라 실제로 caveman 규칙을 따랐는지 확인하고 싶을 때 유용합니다.

caveman skill FAQ

caveman은 단지 재미있는 문체인가요?

아닙니다. “smart caveman” 말투는 압축을 위한 장치입니다. 문장 조각, 생략된 관사, 짧은 동의어, 인과관계를 나타내는 화살표, 줄어든 사회적 토큰을 활용합니다. 이 skill은 기술 내용을 원시적으로 만들려는 것이 아닙니다. 정확한 기술 용어는 그대로 유지됩니다.

언제 caveman을 쓰지 말아야 하나요?

보안 경고, 되돌릴 수 없는 확인, 중대한 법률/의료 콘텐츠, 짧은 문장 조각 때문에 순서를 잘못 읽을 수 있는 다단계 절차에서는 caveman을 피하거나 잠시 중단하세요. 이 repo의 backfire reference도 파괴적 작업과 명확화 요청을 예외 구간으로 지적합니다.

좋은 패턴:

Use caveman, except write full warnings for destructive commands.

caveman은 “be concise”보다 무엇이 나은가요?

“Be concise”는 기준이 불명확하고 몇 턴이 지나면 자주 흐려집니다. caveman skill은 지속 활성화, 구체적인 삭제 규칙, 축약 패턴, 코드 보존, 예외 상황을 정의합니다. 포함된 linter는 모델의 자기 평가를 믿는 대신 준수 여부를 테스트할 방법도 제공합니다.

caveman은 초보자에게도 친화적인가요?

가능은 하지만, 초보자가 명확성 예외를 요청할 때에만 그렇습니다. 순수한 caveman은 초보자에게 필요한 설명의 연결고리를 없앨 수 있습니다. 학습용으로는 이렇게 쓰세요.

Use caveman for summary bullets, but explain new concepts normally first.

이렇게 하면 익숙하지 않은 내용을 암호 같은 조각으로 만들지 않으면서 토큰은 절약할 수 있습니다.

caveman skill 개선 방법

caveman이 중요한 내용을 보존하게 만들기

가장 좋은 결과는 압축하면 안 되는 항목을 이름으로 지정할 때 나옵니다. assistant에게 아래 항목은 정확히 유지하라고 지시하세요.

• Code blocks and inline code
• Error messages
• Security warnings
• Ordered procedures
• API, package, class, table, and field names
• Legal, pricing, or policy wording

압축은 본질 주변의 군더더기를 제거해야지, 본질 자체를 바꾸면 안 됩니다.

자주 발생하는 실패 모드

다음 네 가지 문제를 주의하세요.

1. 과도한 압축: 답변이 모호해짐.
2. 불충분한 압축: assistant가 여전히 인사말과 군더더기를 사용함.
3. 안전하지 않은 압축: 경고나 파괴적 단계가 지나치게 짧아짐.
4. 형식 손상: 코드, 명령어, 인용문이 변경됨.

불충분한 압축은 scripts/caveman_lint.py로 확인하세요. 모호성과 안전성은 사람이 검토해야 합니다. linter는 누락된 맥락이 의미를 바꾸는 순간을 항상 알 수는 없습니다.

첫 출력 이후 반복 개선하기

첫 caveman 출력 이후에는 막연히 다시 해 달라고 하지 말고, 목표가 분명한 지시로 다듬으세요.

• “More compressed, keep all command flags.”
• “Restore full sentence for warning only.”
• “Use numbered steps; order matters.”
• “Remove hedging unless evidence-backed.”
• “Keep acronyms expanded on first use.”

이렇게 하면 caveman 사용을 통제할 수 있습니다. 안전한 곳은 압축하고, 필요한 곳은 명확하게 유지합니다.

팀 표준에 맞게 caveman 확장하기

팀에서 caveman을 쓴다면 skill 옆에 로컬 규칙을 추가하세요. 승인된 약어, caveman 사용 금지 도메인, 선호 출력 형식, 허용 가능한 압축 예시가 포함되면 좋습니다. 도입 전에 실제 팀 문서에 compressor와 token estimator를 실행해, 절감 효과가 가독성 트레이드오프를 감수할 만큼 충분한지 확인하세요.