你的 AI 编程智能体是不是话太多？一个 React 重新渲染的原因，它能洋洋洒洒写 63 个 token。开源项目 Caveman 的办法很直接：让智能体像穴居人一样说话——词越少越好，意思一个不少。同一处修复，Caveman 版只要 20 个 token。目前它在 GitHub 上已有 11.5 万星，10 月 26 日又冲上 GitHub Trending 日榜。
它是什么
Caveman（github.com/JuliusBrussee/caveman）是一套给编程智能体的省 Token 工具，支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf 等 30 多个智能体。4.0 版把它做成了六个可独立开关的部分，作者称之为“六块岩石”。
六块岩石各管什么
说得少（Say less）：智能体回答变短，但代码、命令、路径和报错原文一字不动。规则来自飞机维修手册的受控英语：先说结论、一句一个意思，not、never、no、only 这类否定词绝不省略，数字和单位保持精确。
读得少（Read less）：日志、JSON、CSV、测试输出在进模型之前先被压缩。项目自测的整段会话里，输入 token 少了 33.2%，18 个问题全部答对；但它也老实写着：HTML 目前还没有压缩器，反而变差了 9.9%。
Auto：新出的模型选择器，按问题难度自动挑模型和思考强度。85 道真实编程任务的自测里，成本从 Opus 5.5 高强度档的每次 7.83 美元降到 3.59 美元，正确率基本持平——不过作者也注明，这轮测试还没跑完，0.5 个百分点的差距在误差范围内。
Blocks：智能体不再每回现写脚本查日志、解析 JSON，而是复用仓库里现成的 8 个小脚本，比如 test-summary、json-peek，一次测试任务的读取 token 从 397 降到 76。
另外两块是找浪费的 caveman learn，以及把网页压到 129.8 分之一再交给智能体的浏览压缩。
先别急着信“省 65%”
项目 README 自己把账算得很清醒：跟“请简洁回答”这个真正基线比，/caveman 在 10 道开发问题上只多省了 3%，/ultracave 多省 35%；而规则本身就要花约 1160 个输入 token。如果是按请求数计费（比如 GitHub Copilot），回答变短并不会省钱。Adobe 的研究和 JetBrains 的 86 项任务 A/B 测试也都只证明了“质量没有可测的下降”，而不是“一定更便宜”。
所以更务实的用法是：先只装技能那一块。Claude Code 里执行 claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman 再 claude plugin install caveman@caveman，或者全局装技能 npx skills add JuliusBrussee/caveman -g，输入 /caveman 开启、说 stop caveman 关掉。完整版的一键安装（npx @caveman-ai/cli@latest）会接管全部智能体，需要 Node.js 22.13+，可以等先试出效果再上。
同样在 Mac 上折腾智能体工作流的话，可以看看站里之前介绍的 给 AI Agent 配一台独立电脑的 VMPal，以及 支持 Claude Code 任务状态跟踪的 iTerm2 3.7.5。
转自 GitHub 作者 JuliusBrussee 的文章《why many token when few do trick》，原文链接：https://github.com/JuliusBrussee/caveman
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