给 AI 装上刹车：少说废话的压缩框架 caveman

我用 AI 写代码时，经常遇到一种很小但很烦的事。

你只是问它：“这个 React 组件为什么一直 re-render？”

它先解释一遍“可能是因为每次渲染都创建了新对象引用”，后面还要加上 “I’d recommend”“you might want to consider”。

这些话不是错。

问题是，你已经知道它在回答问题了，不需要它先铺一层客服腔。你要的是原因和下一步，不是情绪价值。

caveman 这个项目治的就是这个毛病。它的 README 里把同一个 React 问题压成一句：

New object ref each render. Inline object prop = new ref = re-render. Wrap in `useMemo`.

这句话有点硬，但信息没少：每次 render 都创建新对象引用，inline object prop 触发 re-render，解决办法是 useMemo。

caveman 表面上像个玩笑，真正有意思的地方不在“说话像山顶洞人”，而在于它把“少说废话”写成了一套可执行规则。

1. 先承认问题：AI 为什么总爱把话说满

写代码 Agent 默认会啰嗦，不完全是坏事。

它要显得有帮助，要解释清楚，要避免你误操作，还要给出下一步。于是它很容易把每个回答都写成小型说明书。

问一个 bug，它解释背景。

问一个 diff，它先肯定整体。

问一个命令，它补一段注意事项。

这些东西单独看都合理，放进长会话里就很耗人。你真正花时间的地方，变成了从一大段文字里捞出那两句有用的。

所以 caveman 要压的不是 AI 的脑子，而是 AI 的嘴。

这点要先说清楚。它不会让模型更聪明，也不会自动压缩你丢进去的代码上下文。它主要改变的是最后输出给你看的那段话。

2. caveman 是什么：给 Agent 外挂一套表达规则

caveman 是一个面向 AI coding agent 的 Skill / plugin。README 里写得很直接：它支持 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot 等一批工具，也支持 30 多种 agent 安装路径。

它的核心文件是：

skills/caveman/SKILL.md

这份 SKILL.md 里最关键的一句是：

All technical substance stay. Only fluff die.

翻成人话就是：技术内容留下，废话删掉。

它会删这些东西：

• 客气话，比如 Sure、happy to。
• 填充词，比如 really、basically、actually。
• 过度委婉，比如 you might want to consider。
• 没必要的过程汇报，比如“我现在将检查这个文件”。

但它也明确写了保护区：

• 代码块不改。
• 命令不改。
• API 名不改。
• 文件路径不改。
• 报错原文不改。
• 技术术语不乱翻。

这就不是一句“请简洁回答”能做到的。

很多压缩类提示词会犯一个错：只要求短，不告诉 AI 什么不能碰。结果它可能把错误信息改写掉，把命令参数省掉，或者为了显得更短，造一些没人用的缩写。

caveman 反而在这里很细。它甚至提醒不要把 config 硬缩成 cfg，因为 tokenizer 未必省 token，读者还要多解码一次。

这条规则很朴素，也很值钱：短不是目的，少解码才是目的。

3. 它怎么实现：规则、安装适配、统计脚本三层

看源码时，我会把 caveman 拆成三层。

第一层是表达规则。

skills/caveman/SKILL.md 写了触发条件、压缩强度、保留对象和退出方式。用户说 /caveman、talk like caveman、less tokens，它就进入压缩模式；用户说 normal mode，它就退出。

它还分了几个强度：

• lite：去掉客气话和废话，句子还比较正常。
• full：默认模式，允许短句和片段。
• ultra：更狠，能一个词说清就不写一句。
• wenyan 系列：用偏文言的方式进一步压缩中文表达。

第二层是安装适配。

仓库里有 INSTALL.md 和 bin/install.js。bin/install.js 里有一张 provider matrix，用来识别你机器上有哪些 agent，再走不同安装路径。有的走 Claude Code plugin，有的走 Gemini extension，有的走 npx skills add，有的写规则文件。

这说明作者不是只写了一个 SKILL.md 扔出来。他还在处理一个更现实的问题：别人怎么装，装到哪个工具里，装坏了怎么排查。

第三层是辅助能力。

仓库里还有几个围绕 caveman 做出来的子 Skill：

skills/caveman-review/SKILL.md
skills/caveman-commit/SKILL.md
skills/caveman-compress/SKILL.md
skills/caveman-stats/SKILL.md

caveman-review 负责把 code review 评论压短。

caveman-commit 负责写短 commit message。

caveman-compress 更特别，它不是压缩本轮回答，而是压缩自然语言记忆文件，比如 CLAUDE.md。它会保留代码块、链接、命令和路径，并把原文件备份成 .original.md。

caveman-stats 则是统计用的。它不是 Claude 自带的 /stats，也不是让 AI 在聊天里猜数字。skills/caveman-stats/SKILL.md 写得很清楚：真正做事的是 hook 脚本，仓库里的路径是 src/hooks/caveman-stats.js。它读取 Claude Code 的 session log，统计真实 output tokens、cache-read tokens 和对话轮数，再用 benchmark 里的压缩比例估算节省量。

这里要把“真实”和“估算”分开。

已经用了多少 output tokens，这是从本地会话日志读出来的。假如不用 caveman 本来会输出多少，这是根据 benchmark 做的估算。

这个设计比“AI 自己说我帮你省了很多 token”靠谱多了。数字不靠聊天里的自我感觉。

4. 怎么装、怎么用

如果你只想试，不用先研究安装矩阵。

把这个仓库地址给 AI：

https://github.com/JuliusBrussee/caveman

然后说：

帮我安装这个仓库里的 caveman Skill，并告诉我怎么在当前 AI 工具里启用。

这就够了。

如果你想自己看官方安装方式，README 里也给了 macOS / Linux 的一行命令：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash

但普通读者没必要先背命令。更省心的办法，还是让当前 AI 工具读仓库、读 INSTALL.md，再按你的环境装。

装好以后，通常可以这样启用：

/caveman

或者直接说：

用 caveman mode 回答，尽量短，但不要改代码、命令和错误原文。

我会建议先从 lite 或 full 开始。ultra 很短，但中文技术解释如果短得太碎，读久了反而累。

5. 公开反馈：大家喜欢它哪里，又在担心什么

我去找了一圈公开反馈，X 和知乎上能看到不少转发、介绍和短评，但能稳定打开、细节也够的一手长反馈不多。真正能拿来判断的，反而集中在 Reddit、Hacker News、GitHub issues、Product Hunt 和几篇独立博客里。

先看正面。

Product Hunt 页面 上，caveman 的卖点很明确：少输出、安装简单、支持多种 coding agent。这个页面更像热度信号，不是深度评测，但至少说明它不是没人试的冷门项目。

更有用的是用户实际用下来的说法。r/LocalLLM 里一篇使用反馈 提到三点：安装器能自动识别多个 agent；本地模型的输出确实变短；长期看，caveman-compress 压缩 CLAUDE.md 这类记忆文件，可能比单纯让回答变短更有价值。

这和我看源码后的感觉一致：caveman 最扎实的地方，不只是那句“少说话”的规则，而是它把安装、统计、压缩记忆文件这些外围工作也做了。

再看争议。

Hacker News 的讨论 里有人提到，caveman 风格有时会让回答质量变差，尤其是少了上下文以后，误解反而变多。这个担心不是无理取闹。技术回答不是越短越好，短到读者看不懂，后面还要追问，账就回来了。

Reddit 上也有更直接的反对意见。r/vibecoding 的一篇帖子 认为，真实 agent 工作流里，大头往往不是那几句自然语言输出，而是文件读取、工具调用、上下文和系统提示。它的判断比较激烈，但提醒是对的：如果你把 caveman 当“总成本省 75%”的工具，大概率会失望。

独立测试也支持这个谨慎态度。JetBrains AI Blog 的一组 A/B benchmark 测到的节省不是宣传里的 65%，而是 8.5%。Alex Rios 的测试文章 也把问题说得更尖锐：很多节省其实来自“要求简洁”这条基础指令，完整 caveman Skill 在不同模型和任务上的边际收益并不稳定。

GitHub issues 里的反馈更具体。issue #145 记录了一个典型场景：短技术问答里，输出确实少了，但 Skill 规则本身会增加输入上下文，净账不一定划算。issue #506 里有用户说，在 VS Code 和 Copilot 场景里，credit 使用并没有下降。issue #550 更极端，有用户反馈 Cursor 里开 caveman 后一次对比任务反而用了更多 token。

这些反馈放在一起看，我会把 caveman 定位成“减少阅读负担的表达压缩工具”，而不是“保证省钱的 token 神器”。

它适合有经验的人快速拿结论，也适合已经嫌 Agent 太啰嗦的人。它不太适合新手学习、复杂架构讨论，或者你希望 AI 把前因后果讲完整的场景。

6. 它也会亏：别把 65% 当万能省钱术

caveman README 里有一组 项目自己的 benchmark：10 个提示词里，输出 token 平均减少 65%，范围是 22% 到 87%。

这个数字很显眼，但作者在 HONEST-NUMBERS.md 里也把限制写得很直。

caveman 只减少 output tokens。

它不减少你的输入，不减少上下文，不减少文件内容，也不减少模型思考 token。更麻烦的是，Skill 自己也要进入上下文。文档里估算，这段规则大约会给每轮增加 1 到 1.5k input tokens。

这里容易误解。

不是说你的账单一定每轮都完整多算 1 到 1.5k。不同工具有不同缓存和计费方式，重复系统提示可能走 cache-read，价格也可能不一样。

更准确的说法是：模型每次回答时都需要“看见”这套规则，否则它不会持续按 caveman 的方式说话。所以它会占用固定的规则上下文。它省的是输出长度，不会自动省输入上下文。

所以它不一定省钱。

HONEST-NUMBERS.md 里还列了几个会亏的场景：

• 普通回答本来就很短，比如 150 个 output tokens。
• 工具按请求或 credit 计费，不按 token 计费。
• 某些 agent 的统计口径里，规则重注入、重试和缓存计算会吞掉输出节省。

这部分我反而很喜欢。

一个工具愿意告诉你什么时候别用，比只喊“节省 65%”可信。

7. 如果自己实现一套，大概要怎么写

如果我要写一个类似 caveman 的 Skill，不会从“让 AI 像山顶洞人说话”开始。

我会从一个更普通的目标开始：

让 AI 的技术回答更短，但不丢关键信息。

最小版本可以这样写：

适用场景：
代码问答、调试解释、PR review、commit message。

触发条件：
用户说“简短回答”“少废话”“压缩输出”“省 token”。

输入：
用户的问题、代码片段、diff 或错误信息。

输出：
短回答，但保留代码、命令、错误原文、文件路径和 API 名。

工作流：
1. 判断这是解释、review、commit 还是操作确认。
2. 能短就短，先删客气话和填充词。
3. 检查有没有代码、命令、错误原文，原样保留。
4. 如果涉及安全或不可逆操作，恢复正常解释。
5. 输出后不要再补一段总结。

关键约束：
- 不改代码块。
- 不改命令。
- 不改错误原文。
- 不乱造缩写。
- 不为了短牺牲执行顺序。

可选工具：
- token 统计脚本。
- 会话日志读取脚本。
- markdown 文件压缩脚本。

这里最关键的不是“短”。

关键是先写保护区。

哪些东西可以删，哪些东西不能碰，什么情况下要暂停压缩。只要这三件事没写清楚，压缩类 Skill 就很容易把有用信息一起压没。

8. 我的判断：短不是目的，少解码才是

caveman 看起来像玩笑，源码里却有不少认真东西。

它没有停在“请简洁回答”。它把简洁拆成了规则、等级、保护区、退出条件、安装适配和统计脚本。

我不一定会长期用默认的 full 模式。中文里如果每行都压成碎句，读久了也像另一种 AI 味。但它的设计思路很值得抄。

好 Skill 不是把一句提示词写长。

好 Skill 会告诉 AI：什么可以省，什么不能省，什么时候这套规则应该让位。

如果你只是想用，把 https://github.com/JuliusBrussee/caveman 给 AI，让它帮你安装，然后先试 /caveman lite。

如果你想学着写，别只写“回答简洁一点”。先写清楚三件事：删什么，保留什么，什么时候暂停压缩。

AI 越会执行，人的判断越要往前放。caveman 留下来的真正启发，不是让 AI 说话更短，而是把“短到哪里才不伤信息”这件事写成规则。