讓Claude一夜變“浩克”，平均省65%Token！嫌AI回答太啰嗦，他做了個「原始人插件」爆火：OpenAI員工都在用

整理 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

“當然可以，我很樂意幫助你”，“這是一個很好的問題”，“感謝你的耐心”。

如果你經常使用 Claude Code、Codex 或 Gemini，大概率已經習慣了 AI 這種禮貌、細致、甚至有點“話癆”的表達方式。但對于每天要調用數十萬甚至數百萬 Token 的開發者來說，這些客套話如今正變得越來越“昂貴”。

于是，一款畫風“清奇”的開源插件正在開發者圈悄然流行——Caveman（野人）。顧名思義，它做的事情只有一件：把 AI 變成“原始人”。

不是降低模型能力，也不是修改代碼質量，而是把所有無關緊要的自然語言統統壓縮掉，讓 Claude、Codex、Gemini 等大模型像原始人一樣說話，回答越短越好，只保留真正有價值的信息。

（GitHub 地址：https://github.com/juliusbrussee/caveman）

據插件作者 Julius Brussee 透露，這個項目不僅吸引了 OpenAI、NVIDIA、GitHub 等公司的開發者使用，OpenAI 的一位高級工程師還親自給項目貢獻了代碼，加上了對自家 Codex 的支持。

那么問題來了：一款專門教 AI “少說話”的插件，為什么突然火了？

AI 不需要那么有禮貌

Caveman 的作者 Julius Brussee 介紹道，這個項目誕生于今年 4 月。

當時，他每天都在高頻使用 Claude Code，期間發現了一個有些“反直覺”的現象：真正消耗大量 Token 的，并不只是代碼，而是 AI 那些沒什么實際價值的表達。

例如：“當然可以，讓我幫你看看”，“你的想法是正確的”，“感謝你的提醒”，“這是一個不錯的問題”……對于普通聊天來說，這些表達會讓 AI 顯得更自然、更友善；但在 AI Agent 自動執行任務時，它們幾乎沒有任何意義。

Agent 不會因為一句“謝謝”工作得更認真，也不會因為一句“我認為”提升代碼質量。它真正需要的是命令、代碼、路徑、函數名和執行結果，而不是寒暄。

這讓 Brussee 開始思考：既然這些內容不會影響任務結果，為什么不把它們全部刪掉？——于是，Caveman 就這樣誕生了。

把 Claude 變成“浩克”

Brussee 對 Caveman 的定位十分直接：它讓模型不像一個禮貌的聊天機器人，而更像一個簡潔高效的工具。

普通 Claude 可能會回答：“你說得對，我之前理解有誤，我們可以重新分析一下這個問題。”而開啟 Caveman 后，Claude 可能只剩下：“錯了，改。”——或者，用 Brussee 的話來說，就是把 AI 從“你說得有道理，我之前錯了”，變成“浩克，給我砸（Hulk smash）。”

有記者實測了安裝 Caveman 后的 Claude Code，發現變化遠比想象中明顯，例如：

• 讓 Claude 檢查一段代碼時，模型最后只問了一句：“要改嗎？”

• 介紹代碼實現方式時，它只說：“官方 API，不是爬蟲。”

• 當確認插件是否已經生效時，Claude 也僅回復：“已開啟，你還要啥？”

沒有鋪墊，沒有解釋，沒有客套，幾乎每一句都像終端命令一樣簡潔。

一次節省 65%，還能選擇“原始程度”

看到這里，不少人可能會擔心：AI 回答這么短，會不會把重要內容也刪掉？

對此 Brussee 表示，Caveman 插件壓縮的只是外圍自然語言，不會修改真正需要保持精確的信息，包括代碼、Shell 命令、API、文件路徑、URL、數字、函數名、技術細節等都會完整保留。真正被刪除的，只是各種解釋性語言、連接詞、禮貌表達和過渡句。

畢竟對于 AI 編程來說，開發者真正關心的是：代碼有沒有問題？命令能不能執行？Bug 修好了沒有？至于 AI 是不是說了一句“謝謝”，其實根本沒人在意。

那么，這樣做到底能節省多少 Token 呢？有外媒在測試中發現，僅一次使用過程中，Caveman 就顯示累計節省了約 5800 個 Token，約占輸出 Token 的 65%（插件能實時統計累計節省了多少 Token，讓開發者直觀看到節省效果）。

而根據Brussee自己的評測，在不同任務下，輸出 Token 平均減少 65%～75%。

更有意思的是，Brussee 還專門和 Prompt 做了對比。很多人都會在 Prompt 里寫一句：請簡潔一點。但實驗發現，真正通過 Prompt 要求模型“少說話”，效果仍然不如 Caveman。因為 Caveman 是在輸出階段直接進行壓縮，效果更加穩定。

最特別的是，用戶還可以自選 Caveman 的“原始程度”：輕量版（Lite）、標準版（Full，默認）、極限版（Ultra），甚至還有個 “文言文（Wenyan）”模式。

其中，最離譜的就是 “文言文”模式——開啟之后，AI 會直接把輸出翻譯成古漢語。有記者測試后調侃道：“我也試了，確實能用，但 Claude 說了啥我徹底看不懂了。”

OpenAI 工程總監都親自提交代碼

雖然 Caveman 看起來像個玩具項目，但它的發展速度卻超出了很多人的預期。

根據作者介紹，目前已經有來自 OpenAI、NVIDIA、GitHub 等公司的開發者和工程師在使用或測試 Caveman。3 個月前，OpenAI 的一位工程總監 Shayne Sweeney 還親自給項目提交了代碼，Commit 說明寫著：

“增加 Codex 插件支持（Add Codex plugin support）。”

也就是說，OpenAI 員工不僅在用這個工具，還幫助它支持了自家的 AI 編程產品 Codex。

除了插件之外，Caveman 還提供了一整套 AI Agent——caveman-code。

根據 GitHub 頁面介紹，它可以讓整個終端 Agent 從頭到尾都保持 Caveman 風格輸出，在相同任務下，相比 Codex 可減少約 2 倍 Token 消耗，并支持 20 多家模型提供商，還能與今年年初爆火的 Agent 工具 OpenClaw 配合使用。

其實，Caveman 得以爆火的原因并不難推測：AI 成本問題。事實上，大模型的每一句客套話都會帶來成本。去年 Sam Altman 都曾開玩笑說，用戶對 ChatGPT 說“Please”、“Thank you”這些禮貌用語，每年都會讓 OpenAI 多花數千萬美元電費。

如今看來，不只是用戶說“謝謝”需要花錢，AI 自己不停說客套話，同樣也是一筆不小的開支。

最后，截至發稿前，OpenAI、NVIDIA和 GitHub均未回應關于使用 Caveman 的置評請求。而 Caveman GitHub 庫最后的一句介紹，也用最符合它風格的方式，總結了這個項目存在的意義：“Caveman save you token, save you money.”——少說話，省 Token，也省錢。

參考鏈接：https://www.404media.co/companies-are-making-claude-and-codex-talk-like-cavemen-to-stop-ais-soaring-costs/

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