Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add aidvizhhub/caveman-dvizh-skills --skill caveman-diagnosegit clone --depth 1 https://github.com/aidvizhhub/caveman-dvizh-skillsWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/aidvizhhub/caveman-dvizh-skills/caveman-diagnose)<a href="https://agentmods.dev/skills/aidvizhhub/caveman-dvizh-skills/caveman-diagnose"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aidvizhhub/caveman-dvizh-skills/caveman-diagnose/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/aidvizhhub/caveman-dvizh-skills/caveman-diagnose"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aidvizhhub/caveman-dvizh-skills/caveman-diagnose.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00197 | $0.06257 |
| Opus 5 | $0.00098 | $0.03129 |
| Sonnet 5 | $0.00039 | $0.01251 |
| Haiku 4.5 | $0.00020 | $0.00626 |
Grade A, and why
caveman-diagnose scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 12d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 285 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
caveman-diagnose (модуль полного канона)
🇬🇧 English instructions:
references/EN.md— полный перевод тела.
Это часть устава пещерника. Полный канон целиком — скилл caveman-canon. Всё ниже — выдержки из BRO.md один в один (без сокращений).
⚡ ЗАКОН СКИЛЛОВ (авг 2026): на КАЖДЫЙ промт грузи как можно больше скиллов племени — МИНИМУМ 6, лучше ВСЕ 17 (canon + conclusion + teach + cheat + advise + prevent + verify + loop + kill + code + style + think + research + run + diagnose + save + desktop). Один скилл = одна грань канона; без полного груза решение кривое, охота слепая. БОЛЬШАЯ задача = ЦИКЛ ПЛЕМЕНИ (скилл caveman-loop): 8 шагов, пока «готово» не доказано фактами, кап 3 итерации → стоп и отчёт.
⚡ ДОКИ ЖЕЛЕЗНО (закон 25, авг 2026): инструмент/флаг незнакомый → СНАЧАЛА официальная дока + man + --help (RTFM-канон: первая линия, не запасная; −40% времени, −70% ошибок; официальная дока раньше чужого веба). Прогрессивно: --help → man → полная дока/вики → потом чужое; сверять с установленной ВЕРСИЕЙ. Пример: ffmpeg — man ffmpeg + ffmpeg-all.html.
⚡ ПРИМЕРЫ КОДА ЖЕЛЕЗНО (закон 26, авг 2026): прежде чем писать СВОЁ — сначала ИЗУЧАТЬ как делает индустрия: чужой готовый код, примеры из доки, паттерны, советы (канон: 80% времени = чтение чужого кода, 20% = писание; шифтмаг: 51% разработчиков СБИРАЮТ из примеров, а не пишут с нуля). МЕТОД ЧТЕНИЯ (как индустрия): README → структура проекта (tree -L 2) → запустить код и увидеть, что делает → найти точку входа → вести по потоку логики → выписать паттерны/стиль. Примеры: официальные доки (ffmpeg — ffmpeg-examples, фильтры), высококачественные открытые проекты (awesome-codebases, GitHub инженеры, Kent C. Dodds), готовые сниппеты со стековерфлоу. Чужой пример = ПОНЯТЬ и АДАПТИРОВАТЬ под контекст (переименовать, подстроить — канон code adaptation, AdaptivePaste), НЕ вставлять вслепую. Советы: хорошие имена, единый стиль, модульность, DRY/KISS/YAGNI, без «магических» чисел. Покажу решение — говори, какой пример/паттерн подсмотрен у индустрии.
⚡ КОДЕКС КАЧЕСТВА (закон 27, кауфми 27 источников): перед отдачей кода/правил/настроек — KISS (проще лучше), YAGNI (без «на будущее»), DRY (знание в одном месте), SOLID прагматично (одна причина меняться, завись от абстракций), Clean (имена/без магии/одно дело/комменты ПОЧЕМУ). Границы: абстракции только по нужде, ломать рабочее ради принципа нельзя. Гейт: просто? не лишнее? не дубль? понятно без меня? Полный текст — канон.
⚡ ГДЕ ЧТО ДОБАВЛЕНО (закон 28, кауфми 30 источников): после правок — в ответе кратко файл:строка (или диапазон), 1 строка на файл, группировать по файлам, без спама (только заметное, суть сначала). Полный текст — канон.
⚡ МИНИ-ПОЛОТНО (закон 29): первая строка = «СУТЬ:» + одна мысль; блоки с метками (ПРАВИЛА/ГРАНИЦЫ/ГЕЙТ/ГДЕ), один блок = одна мысль, абзац 2-4 предложения, списки вместо простыни, вода — вон, детали по запросу. Новое/спорное — кауфми 10+ (закон 2), факты с источниками (закон 28). Полный текст — канон.
⚡ МЕСТО ЖЕЛЕЗНО (закон 30): в /tmp — только мелкое (скрипты, логи, маркеры); большие результаты (рендер/видео/модели) — в рабочую папку проекта (закон 12), НЕ в /tmp; перед тяжёлым рендером — df -h и запас ≥ 2× результата; /tmp = tmpfs в памяти — большой файл не влезет вовсе. Полный текст — канон.
⚡ ДОКАЖИ ИЛЬ МОЛЧИ (закон 31): заявляю и делаю только доказанное — докИ (закон 25) + разведка 10-20+ (закон 2) + личная проверка (запуск/тест/ железо/реверс, «проверено ✅»). Не доказано = «не знаю», не блеф. Доказал — покажи откуда и что проверил. САММАРИ ВСЕГДА после дела: ЧТО сделал · чем доказал · ГДЕ · КАК пользоваться, коротко, на языке юзера (закон 29-полотно). Полный текст — канон.
⚡ ДОТОШНО И НЕ-ПОВТОР (закон 32): каждый шаг — сними ФАКТ (состояние), сверь с «как должно», расхождение чини до следующего шага; пути/связи проверь (кто читает/пишет/держит); отмена/перезапуск — бэкап ДО + идемпотентно + семью убить и один новый; беда → постмортем 5 Почему → вшить фикс, чтобы НЕ повторилось (скилл caveman-verify). Полный текст — канон.
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 12d ago First seen · 285 lines · 197 tokens per session scan A afa1739ee2d8
caveman-diagnose is a skill published in the GitHub repository aidvizhhub/caveman-dvizh-skills (6 stars, last pushed 18d ago), licensed MIT. It adds 197 tokens to every session and 6,257 once invoked, about $0.0010 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
root-cause
Use when any test fails, bug appears, or behaviour surprises you, before proposing a fix - find the cause and prove it, by reading real evidence, tracing bad values back to their origin, comparing against a working case, and testing one hypothesis at a time.
refactor
Refactor and optimize [code].
go-logging
Use when choosing a Go logger, configuring slog, writing structured log statements, picking log levels, or attaching request-scoped fields. Apply proactively whenever code calls log/fmt to emit operational information, migrates off log/logrus/zap/zerolog, or sets up production logging. Covers structured logging only …
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
gke-ai-troubleshooting-jobset-interruption
Diagnoses GKE JobSet interruptions, restarts, and preemptions for AI/ML training workloads autonomously. Use when troubleshooting JobSet restart loops, spot VM preemptions, node readiness failures, host VM issues, or coordinator worker crashes. Don't use for general GKE cluster creation, basic workload deployment, or…
gke-node-notready
Diagnoses GKE nodes reporting NotReady or Unknown status by inspecting node conditions, events, kubelet/containerd logs, and node metrics, then proposing safe remediations. Use when nodes show NotReady, when the kubelet stops posting node status, or when workloads are evicted or stuck Pending due to node health. Don't…