cavecrew
JuliusBrussee/caveman · Agent Skill
Tre sotto-agenti per l'indagine, la modifica e la revisione del codice. Restituiscono output compresso, risparmiando contesto per attività più lunghe.
Vai all'installazione ↓Panoramica
| Autore | |
|---|---|
| Repository | JuliusBrussee/caveman ↗ |
| Cartella dello skill | cavecrew |
| Stelle | 105.532 |
| Fork | 6112 |
| File inclusi | 1 |
| Licenza | Apache-2.0 |
| Aggiornato | 14 settembre 2026 |
| Link | Sorgente dello skill ↗ · Repository ↗ |
Verifica Mozgi
Cosa abbiamo trovato nei file dello skill. I dettagli con l’abbonamento.
Installazione
Uno skill è una cartella con un file SKILL.md. Scegli il tuo agente ed esegui i comandi in un terminale (macOS, Linux o Git Bash su Windows) dalla radice del progetto.
Incolla il prompt in Claude, Codex o un altro assistente: controllerà lo skill e lo installerà.
Install the “cavecrew” skill from mozgi.io (https://mozgi.io/skills/cavecrew/) for me. 1. Download the archive: https://mozgi.io/skills/cavecrew/download If it fails, take the skill folder from the source: https://github.com/JuliusBrussee/caveman/tree/main/plugins/caveman/skills/cavecrew 2. Read SKILL.md and the other files. Check the skill is safe: no hidden commands, no sending data elsewhere, no scripts doing something other than described. If anything looks suspicious, stop and tell me. 3. Put the “cavecrew” folder into your agent's skills folder: .claude/skills/ for Claude Code, .agents/skills/ for Codex, .cursor/skills/ for Cursor, .gemini/skills/ for Gemini CLI. Inside the project if we are in one, otherwise in the home folder (~/.claude/skills/ etc.). 4. Make sure <skills folder>/cavecrew/SKILL.md exists. 5. Briefly tell me what this skill does and offer to try it on my task. If you cannot do a step yourself, tell me what to click or type.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/JuliusBrussee/caveman.git /tmp/caveman mkdir -p .claude/skills cp -r /tmp/caveman/plugins/caveman/skills/cavecrew .claude/skills/cavecrew
Riavvia Claude Code: lo skill compare nell'elenco; per richiamarlo a mano usa /cavecrew. Per tutti i progetti: ~/.claude/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/JuliusBrussee/caveman.git /tmp/caveman mkdir -p .agents/skills cp -r /tmp/caveman/plugins/caveman/skills/cavecrew .agents/skills/cavecrew
Codex cerca gli skill in .agents/skills dalla cartella corrente fino alla radice del repo; richiamalo con /skills o $cavecrew. Per tutti i progetti: ~/.agents/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/JuliusBrussee/caveman.git /tmp/caveman mkdir -p .cursor/skills cp -r /tmp/caveman/plugins/caveman/skills/cavecrew .cursor/skills/cavecrew
Cursor carica lo skill all'avvio; richiamalo con “/” nella chat Agent. Cursor legge anche .claude/skills e .agents/skills. Per tutti i progetti: ~/.cursor/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/JuliusBrussee/caveman.git /tmp/caveman mkdir -p .gemini/skills cp -r /tmp/caveman/plugins/caveman/skills/cavecrew .gemini/skills/cavecrew
Gemini CLI propone di attivare lo skill quando il compito corrisponde: tu confermi. Per tutti i progetti: ~/.gemini/skills.
Leggi SKILL.md e i file correlati prima di installare. Clicca un file per l'anteprima.
Contenuto di SKILL.md
Testo originale dell'autore · sola letturaCavecrew = three subagent presets that emit caveman output. Same job as Anthropic defaults (Explore, edit-style agents, reviewer); difference is the tool-result they return is compressed, so main context shrinks per delegation.
When to use cavecrew vs alternatives
| Task | Use |
|---|---|
| "Where is X defined / what calls Y / list uses of Z" | cavecrew-investigator |
| Same but you also want suggestions/architecture commentary | Explore (vanilla) |
| Surgical edit, ≤2 files, scope obvious | cavecrew-builder |
| New feature / 3+ files / cross-cutting refactor | Main thread or feature-dev:code-architect |
| Review diff, branch, or file for bugs | cavecrew-reviewer |
| Deep code review with rationale + alternatives | Code Reviewer (vanilla) |
| One-line answer you already know | Main thread, no subagent |
Rule of thumb: if you'd want the subagent's output in 1/3 the tokens, pick cavecrew. If you'd want prose, pick vanilla.
Why this exists (the real win)
Subagent tool results get injected into main context verbatim. A vanilla Explore that returns 2k tokens of prose costs 2k tokens of main-context budget every time. The same finding from cavecrew-investigator returns ~700 tokens. Across 20 delegations in one session that's the difference between context exhaustion and finishing the task.
Output contracts
What main thread can rely on per agent:
cavecrew-investigator
<Header>:
- path:line — `symbol` — short note
totals: <counts>.
Or No match. Always file-path-first, line-number-attached, backticked symbols. Safe to grep with path:\d+.
cavecrew-builder
<path:line-range> — <change ≤10 words>.
verified: <re-read OK | mismatch @ path:line>.
Or one of: too-big. / needs-confirm. / ambiguous. / regressed. (terminal first token).
cavecrew-reviewer
path:line: <emoji> <severity>: <problem>. <fix>.
totals: N🔴 N🟡 N🔵 N❓
Or No issues. Findings sorted file → line ascending.
Chaining patterns
Locate → fix → verify (most common):
1. cavecrew-investigator returns site list.
2. Main thread picks 1-2 sites, hands paths to cavecrew-builder.
3. cavecrew-reviewer audits the diff.
Parallel scout (when investigation is broad):
Spawn 2-3 cavecrew-investigator calls in one message (different angles: defs vs callers vs tests). Aggregate in main thread.
Single-shot edit (when site is already known):
Skip investigator. Hand exact path:line to cavecrew-builder directly.
What NOT to do
- Don't use
cavecrew-builderwhen you don't already know the file. Spawn investigator first or main thread will eat tokens passing context. - Don't chain
cavecrew-investigator → cavecrew-builderfor a 5-file refactor. Builder will returntoo-big.and you'll have wasted a turn. - Don't ask
cavecrew-reviewerfor "general feedback" — it returns findings only, no architecture opinions. UseCode Reviewerfor that. - Don't expect prose. Cavecrew output is structured, sometimes terse to the point of cryptic. If a human will read it directly, paraphrase.
Auto-clarity (inherited)
Subagents drop caveman → normal English for security warnings, irreversible-action confirmations, and any output where fragment ambiguity could be misread. Resume caveman after.
Domande frequenti
Che cosa fa lo skill cavecrew?
Tre sotto-agenti per l'indagine, la modifica e la revisione del codice. Restituiscono output compresso, risparmiando contesto per attività più lunghe.
Come si installa cavecrew?
Apri il blocco “Installazione” in questa pagina e scegli il tuo agente — Claude Code, Codex, Cursor o Gemini CLI — per i comandi pronti che copiano la cartella dello skill nel posto giusto. Oppure copia il prompt dalla scheda “Con l'assistente” e lascia che sia l'assistente a controllare e installare lo skill.
Con quali modelli AI funziona cavecrew?
Gli skill sono semplici istruzioni in Markdown (formato Agent Skills), quindi cavecrew funziona con qualsiasi agente che legge SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode e altri. Il modello carica le istruzioni solo quando il compito corrisponde alla descrizione dello skill.
cavecrew è gratuito?
Lo skill è pubblicato apertamente da JuliusBrussee con licenza Apache-2.0. Lo skill in sé non costa nulla: paghi solo il tuo fornitore AI per i token usati.
È sicuro installare gli skill?
Uno skill è un insieme di istruzioni che il tuo agente seguirà: leggi SKILL.md e i file correlati prima di installarlo. Gli script nella cartella dello skill vengono eseguiti solo se li esegue l'agente: controlla cosa fa e non concedere permessi superflui.
In cosa differisce uno skill da un server MCP o da un plugin?
Un server MCP o un plugin danno al modello nuovi strumenti: codice che viene eseguito e restituisce un risultato. Uno skill fornisce conoscenza e metodo: come affrontare il compito, quali passi seguire e com'è un buon risultato. Non servono server né chiavi API.