JuliusBrussee/caveman
⭐ 57,276 · Python · GitHub 仓库
少用代币能办事，何必多用——克劳德编码技巧，以原始人语风削减65%代币消耗
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一句话总结
Caveman 通过强制 AI 代理像穴居人一样说话，将 AI Token 成本削减 65% 以上——天才、实用、且令人捧腹。
🔥 核心能力与独特卖点
- 大规模 Token 压缩（输出端 65-75%，输入端约 46%）：剔除填充词、冠词和冗余内容，同时完整保留技术准确性。直击 AI 编码助手中 Token 成本失控和响应缓慢的痛点。
- 通用代理支持（30+ 种代理）：单条安装命令即可兼容 Claude Code、Gemini CLI、Codex、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot 等工具。省去为每个工具单独配置 Token 节省设置的繁琐。
- 多种强度级别：提供 Lite（精简）、Full（完整）、Ultra（极致）和 文言文（古典中文）模式。让你根据场景从"礼貌简洁"到"穴居人咕哝"自由调节压缩程度。
- 穴居人技能套件：专用命令如
/caveman-commit（简洁提交信息）、/caveman-review（一行代码审查）和/caveman-stats（终身 Token 节省统计）。将 Token 优化转变为有趣、游戏化的工作流。 - MCP 中间件（caveman-shrink）：代理层在每次会话中将输入 Token 压缩约 46%，在对话两端实现复利式节省。
独特卖点：Caveman 将关于 LLM 冗长问题的病毒式梗，转化为一个生产级、跨代理的 Token 优化工具，既实用又令人愉悦。
技术架构
| 组件 | 技术 | 用途 |
|---|---|---|
| 安装 | Shell 脚本 (install.sh) + PowerShell (install.ps1) | 自动检测已安装的代理，为每个代理执行原生安装 |
| 插件系统 | npx skills 框架 | 实现 30+ 种 AI 编码工具的跨代理兼容性 |
| 原生集成 | Claude Code 插件系统、Gemini CLI 扩展 | 直接支持主流代理生态系统 |
| MCP 中间件 | caveman-shrink 代理 | 在传输层压缩输入 Token（约 46%） |
| 每个仓库规则 | .cursor/rules/caveman.mdc、.windsurf/rules/caveman.md、.clinerules/caveman.md、.github/copilot-instructions.md、AGENTS.md | 按仓库自动激活 |
| 插件模式 | Lite、Full、Ultra、文言文 | 通过提示工程实现可配置的压缩强度 |
快速入门指南
安装（macOS/Linux/WSL/Git Bash）：
bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash安装（Windows PowerShell）：
powershell
irm https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.ps1 | iex完整安装（插件 + 钩子 + 状态行 + MCP 压缩 + 每个仓库规则）：
bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash -s -- --all最小安装（仅插件）：
bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash -s -- --minimal试运行（仅预览）：
bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash -s -- --dry-run优点、缺点与使用场景
优点
- 大幅节省成本：输出 Token 减少 65-75%，直接降低重度 AI 代理用户的 API 费用。
- 响应速度提升 3 倍：更简洁的输出意味着更快的完成时间。
- 完整保留技术准确性：剔除的是废话，不是实质内容。代码、命令和技术细节完好无损。
- 一次安装，30+ 种代理：无需单独配置每个工具。
- 趣味性：代码审查变成喜剧。降低团队采用的门槛。
缺点
- 复杂解释的可读性降低：非技术利益相关者或初级开发者可能难以理解极致简洁的回复。
- Ultra 模式可能过于电报式：对于需要细致讨论的场景，可能需要切换到 Lite 模式。
- 基于会话的激活：除非使用自动启动功能，否则每个会话需要重新激活。
- 文言文模式小众：古典中文模式仅对精通该语言的用户有用。
谁不应该使用此工具？
- 依赖 AI 生成解释进行决策的非技术利益相关者团队。
- 受益于 AI 代理提供详细、教学式回复的初级开发者。
- AI 需要为最终用户生成散文式内容的文档密集型工作流。
- 预算极其紧张，连插件本身的微小 Token 开销都无法承受的用户。
理想使用场景
- 追求更快、更便宜 AI 编码辅助的独立开发者和高级用户。
- AI 代理生成提交信息、代码审查和变更日志的 CI/CD 流水线。
- AI 代理使用量高的团队，希望将月度 API 成本削减 50-70%。
- 速度和效率比对话的优雅更重要的黑客马拉松和快速原型开发。
- 偏好简洁、命令式响应的终端优先工作流。
社区与活跃度
Caveman 以 57,276 颗星 的惊人成绩横空出世——这清晰地表明，开发者社区一直在等待一个既实用又有趣的 AI Token 膨胀解决方案。该项目维护活跃（最后更新于 2026 年 5 月），并已催生出一个丰富的强度模式和代理集成生态系统。那句病毒式传播的标语"为什么要用很多 Token，当很少 Token 就能搞定"完美捕捉了开发者对 AI 冗长回复的普遍不满情绪。凭借如此强劲的势头，Caveman 正稳步成为 AI 编码助手中 Token 优化的事实标准。