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Caveman Skill完整使用手册：/caveman命令6种模式(lite/full/ultra/wenyan)详解

【免费下载链接】caveman🪨 why use many token when few token do trick — Claude Code skill that cuts 65% of tokens by talking like caveman项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/caveman

Caveman Skill 是一款面向 Claude Code、Codex、Gemini 等 AI 编码助手的开源 token 压缩技能，核心思路是让 AI 用"原始人"式的极简语言回答，平均削减 65% 的输出 token。本手册完整讲解/caveman命令的 6 种强度模式（lite / full / ultra / wenyan-lite / wenyan-full / wenyan-ultra）的适用场景、切换方法和配套工具，新手 3 分钟即可上手 ⚡

一、为什么需要 Caveman Skill？

AI 编码助手默认的回答风格偏"客服体"：铺垫多、废话多、同义反复多。每多一个 token，就多一份成本和等待时间。

Caveman Skill 的做法很直接：同样的技术内容，用更少的词说完。代码块、错误信息、命令保持逐字节不变，只压缩叙述性文字。官方基准测试中 10 个典型任务的表现如下：

一个直观的例子——同样是解释 React 组件为什么重渲染：

普通回答（69 tokens）：The reason your React component is re-rendering is likely because you're creating a new object reference on each render cycle. When you pass an inline object as a prop... I'd recommend using useMemo...

Caveman 回答（19 tokens）：New object ref each render. Inline object prop = new ref = re-render. Wrap inuseMemo.

⚠️ 诚实提示（来自 docs/HONEST-NUMBERS.md）：Skill 只压缩输出token，每轮还会固定注入约 1–1.5k 输入 token 的规则。回答本来就很短的任务，压缩收益可能抵不上这笔固定开销——真实收益以你自己的 A/B 对比为准。

二、快速安装：两种方式任选

Caveman Skill 兼容 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、Cline、GitHub Copilot 等 30+ 个 AI 编码代理，一次安装全机器生效。

# 方式一：通用安装（skills 兼容的代理均适用） npx skills add JuliusBrussee/caveman # 方式二：clone 源码后本地安装 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/caveman

常用代理的专属安装命令（完整矩阵见 INSTALL.md）：

安装后，支持自动激活的代理会立即生效；不支持的代理在对话框输入/caveman即可开启。

三、核心：/caveman 命令 6 种模式详解

/caveman命令定义在 commands/caveman.md，完整规则在 skills/caveman/SKILL.md。切换语法统一为：

/caveman <模式名>

3.1 lite：专业的精简风

/caveman lite

• 去掉填充词（just / really / basically）和客套话，但保留完整句子和冠词
• 语气专业紧凑，适合日常问答、给同事看的解释
• 示例："Your component re-renders because you create a new object reference each render. Wrap it inuseMemo."

3.2 full：默认经典模式

/caveman # 不带参数 = full

• 经典"原始人"语感：去冠词、允许短句碎片、用更短的同义词（big 代替 extensive）
• 禁止工具调用前的碎碎念、装饰性表格和 emoji
• 不发明新缩写（cfg/impl 之类一个 token 都省不了，还难读）
• 示例："New object ref each render. Inline object prop = new ref = re-render. Wrap inuseMemo."

3.3 ultra：极限压缩

/caveman ultra

• 在 full 基础上再砍连词，只要因果依然无歧义
• 一个词能说清就不用两个词，每个事实只说一次
• 代码符号、函数名、API 名、错误串永不触碰
• 示例："Inline obj prop, new ref, re-render.useMemo."

3.4 wenyan 三兄弟：文言文模式 🏮

专为中文输出设计，用文言文实现极致压缩，字符数减少 80–90%：

/caveman wenyan-lite /caveman wenyan-full /caveman wenyan-ultra

3.5 关闭：随时回到正常语言

/caveman off # 或直接说 "stop caveman" / "normal mode"

模式在会话内持久生效：切换一次后所有后续回答都保持该强度，直到再次切换或会话结束，不会出现"聊着聊着变回废话"的漂移。

四、模式背后的两条安全机制

1. 自动回退（Auto-Clarity）：遇到安全警告、不可逆操作确认、多步骤指令、或压缩本身会造成歧义时，Agent 会自动切回正常表达，说完关键部分再恢复压缩。删表、清库这类危险操作永远不会用"电报体"糊弄你。
2. 永不破坏技术内容：代码块原样输出，错误信息逐字引用，数字和单位精确；not/never/except等改变语义的词绝不省略——省 token 不能以改变含义为代价。

五、一次安装，白得 4 个配套命令

命令定义文件位于 commands/ 目录，例如 commands/caveman-stats.md。

六、如何验证省了多少？

1. 会话内查看：/caveman-stats读取会话日志，输出真实输出 token 与累计节省（含 USD 估算，--share生成可分享的一行摘要）。
2. 自己 A/B：同一任务分别开/关 Caveman 各跑一次，对比服务商账单页的用量——这是最硬的证据。
3. 深度分析：caveman learn会扫描你本机的代理历史，按 token 消耗排名所有"token 黑洞"并给出修复建议（见上图报告样式，详细文档在 docs/technical/cli-reference.md）。

经验法则：对比同一任务开/关 Caveman 的账单总额；若固定开销大于输出节省，就对该任务关闭它。

七、新手常见问题 FAQ

Q：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。

Q：它能压缩输入 token 吗？Skill 本身只压缩输出。输入侧压缩是 Caveman Proxy（本地代理，压缩工具结果/日志/文件上下文）的职责，属于同一仓库的另一组件，可组合使用。

Q：wenyan 模式是中文专用吗？对，三个 wenyan 模式专门面向中文输出；英文场景用 lite/full/ultra。规则明确要求"压缩的是风格，不是语言"——你用中文提问，永远得到中文回答。

Q：模式切换会失效吗？不会。选定模式持续生效至会话结束或手动/caveman off，不存在多轮对话后的风格漂移。

八、延伸阅读：关键文件路径速查

少字，省钱，不掉智商。🪨

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