Caveman Token压缩实操指南/caveman 的6种模式如何削减65%输出Token【免费下载链接】caveman why use many token when few token do trick. Viral skill proxy for coding agents that cuts 65% of tokens by talking like a caveman.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/cavemanCaveman 是一款面向 Claude Code、Codex 等 AI 编码助手的开源 token 压缩技能同样的技术内容用更少的词说完。官方基准显示输出 token 平均下降 65%。零配置安装一次覆盖 30 编码代理适合按 token 付费、被 AI客服体回答拖慢节奏的开发者。Caveman 效果同一个问题两种回答压缩的是叙述文字不动技术内容。同一个 React 问题普通回答69 tokensThe reason your React component is re-rendering is likely because youre creating a new object reference on each render cycle. When you pass an inline object as a prop… Id recommend using useMemo…Caveman 回答19 tokensNew object ref each render. Inline object prop new ref re-render. Wrap inuseMemo.同一个诊断、同一个修复方案、同一个useMemo。死的只是开场废话。代码块、命令、报错信息、API 名逐字节保留被压缩的永远是它们周围的散文。Caveman 的三步安装第一步装。按代理类型选一条命令# 通用skills 兼容的代理Codex / Cursor / Cline 等 npx skills add JuliusBrussee/caveman -g # Claude Code 专用 claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman claude plugin install cavemancaveman # 或克隆源码本地安装 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/caveman第二步激活。支持自动激活的代理装完即生效其余代理在对话框输入/caveman开启。完整代理矩阵见 INSTALL.md。第三步验证。随便问一个编码问题看开场铺垫是否消失、答案是否还在。再输入/caveman lite试试换档——能切档就说明装好了。/caveman 的6种强度模式怎么切换切换语法统一为/caveman 模式名定义在 commands/caveman.toml。以为什么组件会重渲染为例模式风格示例回答lite去填充词保留完整句Your component re-renders because you create a new object reference each render. Wrap it inuseMemo.full默认去冠词短句碎片New object ref each render. Inline object prop new ref re-render. Wrap inuseMemo.ultra连词也砍Inline obj prop, new ref, re-render.useMemo.wenyan-lite半文半白組件頻重繪以每繪新生對象參照故。以 useMemo 包之。wenyan-full完整文言文每繪新生對象參照故重繪以 useMemo 包之則免。wenyan-ultra极限文言缩写新參照則重繪。useMemo 包之。/caveman # 不带动词参数 full /caveman lite /caveman ultra /caveman wenyan-full /caveman off # 或直接说 stop caveman / normal mode模式在会话内持久生效切一次之后每轮回答都保持该强度直到再次切换或会话结束不存在聊着聊着漂回废话的问题。Caveman 什么时候会切回正常语言规则内置两条红线完整定义见 skills/caveman/SKILL.md自动回退遇到安全警告、不可逆操作确认、顺序敏感的多步指令、或压缩本身会产生歧义时自动切回完整句子讲完关键部分再恢复压缩。删表、清库这类操作永远不会用电报体糊弄你。不破坏语义代码原样输出、报错逐字引用、数字单位精确not/never/except这类改变语义的词绝不省略也不发明新缩写——cfg、impl一个 token 都省不了还多一层解码成本。一次安装白得的4个配套命令命令作用/caveman-commit生成极简 Conventional Commit 提交信息/caveman-review单行可执行的代码评审意见/caveman-compress 文件压缩 Markdown 记忆文件原文自动备份为文件.original.md5 个基准文件平均减 46%/caveman-stats查看本会话真实输出 token 用量命令定义集中在 commands/ 目录。/caveman-compress的压缩规则去冠词、去客套话、保留标题/路径/命令在 skills/caveman-compress/SKILL.md 里可查。Caveman 能省多少数据与边界三个独立来源的测量结果来源测量方式结果JetBrains86 个真实编码任务配对 A/B输出 token 降 8.5%质量无可测变化Adobe Research 论文8 模型 × 5 数据集成本降 1.4–2.4 倍最好 3 倍仓库 eval 快照10 个问题skill vs 回答简洁点对照组中位数再降 50%⚠️诚实边界Skill 只压缩输出token而规则本身每轮固定注入约 1k 输入 token。回答本来就很短的任务省下的可能抵不上这笔开销按请求计费如 Copilot 高级请求的场景短回答省不到钱。官方文档 docs/HONEST-NUMBERS.md 直接列出何时亏并给出裁决标准同一任务开/关各跑一次对比服务商账单亏了就该关。新手常见疑问会把代码或报错改坏吗不会。代码块、命令、API 名、错误字符串逐字节保留只压缩叙述性文字。它能压缩输入 token 吗Skill 本身不能。输入侧压缩日志、JSON、工具输出、文件上下文是 Caveman Proxy 的职责——同一仓库的另一个本地代理组件与 Skill 可叠加使用。wenyan 模式是中文专用吗是。三个 wenyan 模式面向中文输出设计英文场景用 lite/full/ultra。规则明确压缩的是风格不是语言——你中文提问永远得到中文回答。模式切换会中途失效吗不会。选定模式持续到会话结束或手动/caveman off官方将无漂移持久化写进规则本身。关键文件速查路径说明skills/caveman/SKILL.md6 种模式的完整规则定义核心文件commands/caveman.toml/caveman切换命令的参数定义skills/caveman-compress/SKILL.md记忆文件压缩规则与备份机制docs/HONEST-NUMBERS.md官方诚实数字何时赢、何时亏INSTALL.md30 代理安装矩阵docs/technical/cli-reference.md完整 CLI 命令参考evals/README.md评测方法论与已提交的测量快照少字省钱不掉智商。【免费下载链接】caveman why use many token when few token do trick. Viral skill proxy for coding agents that cuts 65% of tokens by talking like a caveman.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/caveman创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Caveman Token压缩实操指南：/caveman 的6种模式如何削减65%输出Token
Caveman Token压缩实操指南/caveman 的6种模式如何削减65%输出Token【免费下载链接】caveman why use many token when few token do trick. Viral skill proxy for coding agents that cuts 65% of tokens by talking like a caveman.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/cavemanCaveman 是一款面向 Claude Code、Codex 等 AI 编码助手的开源 token 压缩技能同样的技术内容用更少的词说完。官方基准显示输出 token 平均下降 65%。零配置安装一次覆盖 30 编码代理适合按 token 付费、被 AI客服体回答拖慢节奏的开发者。Caveman 效果同一个问题两种回答压缩的是叙述文字不动技术内容。同一个 React 问题普通回答69 tokensThe reason your React component is re-rendering is likely because youre creating a new object reference on each render cycle. When you pass an inline object as a prop… Id recommend using useMemo…Caveman 回答19 tokensNew object ref each render. Inline object prop new ref re-render. Wrap inuseMemo.同一个诊断、同一个修复方案、同一个useMemo。死的只是开场废话。代码块、命令、报错信息、API 名逐字节保留被压缩的永远是它们周围的散文。Caveman 的三步安装第一步装。按代理类型选一条命令# 通用skills 兼容的代理Codex / Cursor / Cline 等 npx skills add JuliusBrussee/caveman -g # Claude Code 专用 claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman claude plugin install cavemancaveman # 或克隆源码本地安装 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/caveman第二步激活。支持自动激活的代理装完即生效其余代理在对话框输入/caveman开启。完整代理矩阵见 INSTALL.md。第三步验证。随便问一个编码问题看开场铺垫是否消失、答案是否还在。再输入/caveman lite试试换档——能切档就说明装好了。/caveman 的6种强度模式怎么切换切换语法统一为/caveman 模式名定义在 commands/caveman.toml。以为什么组件会重渲染为例模式风格示例回答lite去填充词保留完整句Your component re-renders because you create a new object reference each render. Wrap it inuseMemo.full默认去冠词短句碎片New object ref each render. Inline object prop new ref re-render. Wrap inuseMemo.ultra连词也砍Inline obj prop, new ref, re-render.useMemo.wenyan-lite半文半白組件頻重繪以每繪新生對象參照故。以 useMemo 包之。wenyan-full完整文言文每繪新生對象參照故重繪以 useMemo 包之則免。wenyan-ultra极限文言缩写新參照則重繪。useMemo 包之。/caveman # 不带动词参数 full /caveman lite /caveman ultra /caveman wenyan-full /caveman off # 或直接说 stop caveman / normal mode模式在会话内持久生效切一次之后每轮回答都保持该强度直到再次切换或会话结束不存在聊着聊着漂回废话的问题。Caveman 什么时候会切回正常语言规则内置两条红线完整定义见 skills/caveman/SKILL.md自动回退遇到安全警告、不可逆操作确认、顺序敏感的多步指令、或压缩本身会产生歧义时自动切回完整句子讲完关键部分再恢复压缩。删表、清库这类操作永远不会用电报体糊弄你。不破坏语义代码原样输出、报错逐字引用、数字单位精确not/never/except这类改变语义的词绝不省略也不发明新缩写——cfg、impl一个 token 都省不了还多一层解码成本。一次安装白得的4个配套命令命令作用/caveman-commit生成极简 Conventional Commit 提交信息/caveman-review单行可执行的代码评审意见/caveman-compress 文件压缩 Markdown 记忆文件原文自动备份为文件.original.md5 个基准文件平均减 46%/caveman-stats查看本会话真实输出 token 用量命令定义集中在 commands/ 目录。/caveman-compress的压缩规则去冠词、去客套话、保留标题/路径/命令在 skills/caveman-compress/SKILL.md 里可查。Caveman 能省多少数据与边界三个独立来源的测量结果来源测量方式结果JetBrains86 个真实编码任务配对 A/B输出 token 降 8.5%质量无可测变化Adobe Research 论文8 模型 × 5 数据集成本降 1.4–2.4 倍最好 3 倍仓库 eval 快照10 个问题skill vs 回答简洁点对照组中位数再降 50%⚠️诚实边界Skill 只压缩输出token而规则本身每轮固定注入约 1k 输入 token。回答本来就很短的任务省下的可能抵不上这笔开销按请求计费如 Copilot 高级请求的场景短回答省不到钱。官方文档 docs/HONEST-NUMBERS.md 直接列出何时亏并给出裁决标准同一任务开/关各跑一次对比服务商账单亏了就该关。新手常见疑问会把代码或报错改坏吗不会。代码块、命令、API 名、错误字符串逐字节保留只压缩叙述性文字。它能压缩输入 token 吗Skill 本身不能。输入侧压缩日志、JSON、工具输出、文件上下文是 Caveman Proxy 的职责——同一仓库的另一个本地代理组件与 Skill 可叠加使用。wenyan 模式是中文专用吗是。三个 wenyan 模式面向中文输出设计英文场景用 lite/full/ultra。规则明确压缩的是风格不是语言——你中文提问永远得到中文回答。模式切换会中途失效吗不会。选定模式持续到会话结束或手动/caveman off官方将无漂移持久化写进规则本身。关键文件速查路径说明skills/caveman/SKILL.md6 种模式的完整规则定义核心文件commands/caveman.toml/caveman切换命令的参数定义skills/caveman-compress/SKILL.md记忆文件压缩规则与备份机制docs/HONEST-NUMBERS.md官方诚实数字何时赢、何时亏INSTALL.md30 代理安装矩阵docs/technical/cli-reference.md完整 CLI 命令参考evals/README.md评测方法论与已提交的测量快照少字省钱不掉智商。【免费下载链接】caveman why use many token when few token do trick. Viral skill proxy for coding agents that cuts 65% of tokens by talking like a caveman.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/caveman创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考