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Note
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why use many token when few do trick
让你的 AI 编程智能体（agent）像穴居人一样说话。
答案一样，输出 token 少 65%。脑子还是大的。嘴巴小的。
看看效果 · 安装 · 级别 · 你能得到什么 · 基准测试 · 生态 · Caveman 2
Caveman 是面向 Claude Code,)、Codex、Gemini、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot 及 30+ 其他智能体的 skill/插件。安装一次即可。智能体会去掉废话，用精简的穴居人式表达作答，代码、命令和错误信息逐字节保持原样。每次回复都能省下输出 token，一直如此。
前后对比
| 🗣️ 普通智能体 — 69 tokens |  Caveman 智能体 — 19 tokens |
|---|---|
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同样的修复。字数约三分之一。技术内容一点没丢。
┌────────────────────────────────────────────┐
│ output tokens saved █████████ 65% │
│ input tokens saved ░░░░░░░░░ 0% │
│ technical accuracy █████████ 100% │
│ vibes █████████ OOG │
└────────────────────────────────────────────┘
Caveman 不会让脑子变小。Caveman 让嘴巴变小。压缩的是智能体说的话，不是它知道的东西。
安装
一条命令。找到你机器上的每个智能体。逐个安装。
# macOS · Linux · WSL · Git Bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash
# Windows · PowerShell 5.1+
irm https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.ps1 | iex
约 30 秒。需要 Node ≥18。会跳过你没有的智能体。可安全重复运行。
Tip
**开启：*输入
/caveman或说「像穴居人一样说话」。**关闭：*说「正常模式」。在 Claude Code、Codex 和 Gemini 上，从第一条消息起就已开启。无需命令。
为单个智能体安装，或 30+ 其他智能体中的任意一个
每个智能体都有自己的路径（插件、扩展、规则文件或 npx skills add）。完整的按智能体对照表、所有标志位、dry-run 和卸载说明都在 INSTALL.md。常见几个：
# Claude Code plugin
claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman && claude plugin install caveman@caveman
# Gemini CLI extension
gemini extensions install https://github.com/JuliusBrussee/caveman
# Cursor / Windsurf / Cline / Codex / 30+ more, via the skills registry
npx skills add JuliusBrussee/caveman -a cursor
安装坏了？ 在本仓库里打开你的智能体，然后说：「Read CLAUDE.md and INSTALL.md, install caveman for me.」 智能体读仓库，智能体修自己的脑子。蛇吃尾巴。
选择你的咕哝级别
六个级别。随时用 /caveman <level> 切换。级别会一直保持，直到你更改或会话结束。
| 级别 | 同一句话，压缩后 |
|---|---|
| 普通智能体 | 你应该把对象包在 useMemo 里，因为每次渲染都会创建新引用。 |
lite |
对象包进 useMemo。每次渲染新引用。 |
full （默认） |
每次渲染新引用。对象包进 useMemo。 |
ultra |
每次渲染新引用。用 useMemo 包它。 |
wenyan |
每次渲染新引用，所以包进 useMemo — 以文言文呈现，更短。 |
Note
说你的语言。 Caveman 保留你的语言。写葡萄牙语，就咕哝葡萄牙语。西班牙语、法语，一样。它压缩的是风格，从不翻译。
wenyan模式是刻意例外：文言文每个 token 能塞最多意思。
你能得到什么
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/caveman [lite|full|ultra|wenyan] |
压缩每次回复。级别在整个会话中保持。 |
/caveman-commit |
Conventional Commit 提交信息，主题 ≤50 字符。讲 why 不讲 what。 |
/caveman-review |
单行 PR 评论：L42: 🔴 bug: user null. Add guard. |
/caveman-stats |
真实会话 token 用量、累计节省、美元。带 --share 的可发推一行话。 |
/caveman-compress <file> |
把记忆文件（如 CLAUDE.md）改写成穴居人式表达。之后每个会话约省 46% 输入 token。代码、URL、路径逐字节保留。 |
caveman-shrink |
MCP 中间件。包装任意 MCP 服务器，压缩其工具描述。npm. |
cavecrew-* |
Caveman 子智能体（investigator、builder、reviewer）。比原版少约 60% token，主上下文撑得更久。 |
Tip
在 Claude Code 上，状态栏会显示
[CAVEMAN] ⛏ 12.4k— 那是你累计节省的 token，每次/caveman-stats都会更新。用CAVEMAN_STATUSLINE_SAVINGS=0让它安静。
基准测试
来自 Claude API 的真实 token 计数。10 条提示词平均输出减少 65%（范围 22–87%），对照默认啰嗦回复测量。仅统计输出 token，已提交且可在 benchmarks/ 和 evals/ 中复现。
| 任务 | 普通 | Caveman | 节省 |
|---|---|---|---|
| 解释 React 重渲染 bug | 1180 | 159 | 87% |
| 修复认证中间件 token 过期 | 704 | 121 | 83% |
| 配置 PostgreSQL 连接池 | 2347 | 380 | 84% |
| 解释 git rebase vs merge | 702 | 292 | 58% |
| 将回调重构为 async/await | 387 | 301 | 22% |
| 架构：微服务 vs 单体 | 446 | 310 | 30% |
| 审查 PR 安全问题 | 678 | 398 | 41% |
| Docker 多阶段构建 | 1042 | 290 | 72% |
| 调试 PostgreSQL 竞态条件 | 1200 | 232 | 81% |
| 实现 React 错误边界 | 3454 | 456 | 87% |
| 平均 | 1214 | 294 | 65% |
Important
诚实数字提醒。 Caveman 只压缩输出 token。输入和推理 token 不动，skill 本身每轮还会增加约 1–1.5k 输入 token。所以整场会话的节省会小于输出数字，在本来就很简练的工作负载上甚至可能净负。真正的收益是可读性和速度。省钱是附加好处。Caveman 何时赢、何时输、如何自己测量：docs/HONEST-NUMBERS.md。
事实证明，短不只是更便宜。2026 年 3 月的一篇论文 Brevity Constraints Reverse Performance Hierarchies in Language Models,) 测试了 31 个模型，发现约束大模型给出简短答案，在某些基准上准确率提升约 26 个百分点。有时字少 = 更对。
caveman-compress 凭证 — 真实 memory 文件，永久削减输入 token
| 文件 | 原始 | 压缩后 | 节省 |
|---|---|---|---|
claude-md-preferences.md |
706 | 285 | 59.6% |
project-notes.md |
1145 | 535 | 53.3% |
claude-md-project.md |
1122 | 636 | 43.3% |
todo-list.md |
627 | 388 | 38.1% |
mixed-with-code.md |
888 | 560 | 36.9% |
| 平均 | 898 | 481 | 46% |
此后的每次会话，该文件加载体积约小 46%。输入 token 永久节省，而非仅在一次回复中。
完整生态
|
五个工具，一个理念：智能体用更少做更多。
| 仓库 | 压缩对象 |
|---|---|
| caveman （你在这里） | 智能体所说的内容 |
| caveman-code | 完整智能体，端到端 |
| cavemem | 智能体记忆的内容，跨会话 |
| cavekit | 构建循环——规格驱动，无需猜测 |
| cavegemma | 压缩烘焙进权重（Gemma 微调） |
另附：五个姊妹 skill，一次安装
JuliusBrussee/skills — 适用于 Claude Code、Cursor、Gemini、Cline、Copilot 及 40+ 智能体：
| Skill | 作用 |
|---|---|
| caveman | 就是这个。少说，言之有物。 |
| grill-me | 智能体在你造错东西之前审阅你的计划。 |
| interface-kit | 构建好看、加载快、人人可用的 UI。 |
| junior-to-senior | 对抗式审阅。初级输出进，高级输出出。 |
| loop-factory | 规格驱动的任务循环——收件箱 → 进行中 → 归档。 |
npx skills@latest add JuliusBrussee/skills
🦞 教龙虾简洁表达——OpenClaw 集成
OpenClaw 是自托管网关：一台设备，内含多个智能体，接入 Slack / Discord / iMessage / Telegram。龙虾强壮。龙虾聪明。龙虾也爱啰嗦。
同一安装器，限定单个智能体：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash -s -- --only openclaw
只发生两件事，不多不少：caveman skill 落入工作区，并向 SOUL.md 追加一小块 marker 围栏代码块（OpenClaw 每轮注入，因此龙虾从第一条消息起就简洁——无需每会话 /caveman）。自定义路径？OPENCLAW_WORKSPACE=/your/path。用同一命令行加上 --uninstall 即可卸载；工作区其他内容不受影响。龙虾钳子依旧锋利。龙虾嘴巴如今更小。
Caveman 2
Caveman 让 token 变小。Caveman 2 让它 可证明。
今日的节省数据（含 /caveman-stats）均为本地估算。Caveman 2 将在整个团队范围内测量并验证——真实凭证、真实仪表盘、token 确实下降的真实证明。正在构建中。
工作原理
- 安装时向智能体投放一个 skill 文件。
- Skill 指示智能体：去掉废话、保留实质、使用片段——但绝不改动代码、命令或错误信息。
- 在 Claude Code 上，hook 每会话写入一个小型标志文件，使智能体从第一条消息起即以 caveman 风格说话，无需
/caveman。 /caveman-stats读取会话日志，统计节省的 token，并将数字写入 statusline。/caveman-compress重写 memory 文件（如CLAUDE.md），使今后每次会话以更小的上下文启动。永久节省 token，而非一次性。
Hook 架构、文件归属与 CI 同步的维护者文档见 CLAUDE.md。
隐私
Caveman 不回传数据。无遥测、无分析、无账户、无后端。安装后零网络调用——skill 是一段 prompt，hook 是本地脚本，/caveman-stats 读取磁盘上已有的日志。安装时的拉取（GitHub 及各智能体自有 registry）详见 SECURITY.md。
赞助商
Caveman 永久免费。赞助商让这块石头保持锋利。
Atlas Cloud — 全模态 AI 推理平台，一个 API。
给本仓库加星
Caveman 帮你省 token、省钱。加星零成本。公平交易。⭐
文档： 安装矩阵 · 诚实数据 · 贡献指南 · 维护者指南 · Issues
同作者其他项目： Revu — 本地优先的 macOS 学习应用，采用 FSRS 间隔重复（revu.cards）
MIT — 免费如开阔平原上的猛犸群。