GitHub 上出現一個有趣的開源工具 Caveman，由開發者 JuliusBrussee 製作，是一個 Claude Code skill（技能），透過讓 AI 以極簡化的「穴居人語言」（caveman speak）回應，大幅縮短每次對話的 Token 用量。根據作者說明，此技能可削減約 65% 的 Token 消耗。

重點 / 為何重要

  • Token 省很大：Claude Code 在長對話或多步驟任務中 Token 成本可觀；Caveman 透過刻意省略冗詞，可節省約 65%
  • Claude Code skill 生態：此工具以 Claude Code 官方 skill 格式封裝，可直接整合進開發工作流，無需修改模型本身
  • 極簡通訊哲學：靈感來自 「why use many token when few token do trick」，反映 AI 工程師對 prompt 效率的持續探索
  • 開源可複製：完整程式碼在 GitHub 公開，任何人可 fork 或改用於其他 LLM 工作流

影響 / 編輯按

對於 Claude Code 用量較大的開發者而言，65% Token 節省若能落實，代表長期成本顯著下降。這個工具本身也是「用 AI 工具提升 AI 效率」的典型案例，反映出 Claude Code skill 生態開始有社群自發貢獻的跡象——值得關注這類提升 AI coding 效率的周邊工具發展。

本文由 AI 整理，原文：GitHub - JuliusBrussee/caveman