Caveman：为编码智能体压缩输出与输入 token 的工具

Caveman 是一个面向编码智能体的工具，目标是让智能体“说得更少、读得更少”，同时保持代码原样。它通过安装 CLI 接入多种智能体，在本地运行，使用用户自己的密钥和 Claude Pro/Max 登录。安装命令为 npx @caveman-ai/cli@latest，需要 Node.js 22.13+，官方称支持 Mac、Linux、Windows 及 30+ 智能体。

六个组成部分

4.0 版本把功能拆为六块，安装后全部开启，每块可单独开关：

• Say less：输出语气压缩。示例中同一修复从 63 token 降至 20 token；/ultracave 为 14，/megacave 为 13。规则源自受控英语标准 ASD-STE100，限制每句 20 词、主动语态，数字与单位保持精确，代码、命令、路径和错误消息逐字保留；安全警告、不可逆操作和用户困惑时改用完整句子。作者称不会改写用户提示词，因为研究显示压缩提示词会降低回答质量。
• Read less：在模型读取前压缩日志、JSON、CSV、测试输出等文件。六类测试文件中，文件本身减少 82.4%；完整 Claude Code 会话减少 33.2%，18 个答案全部正确。其中 HTML 尚无压缩器，会话反而变差 9.9%。原始文件保留在磁盘上，可随时取回。
• Auto：按问题选择模型和思考量。作者给出的 85 个编码任务测试中，Auto（仅 Claude 模型）解决 43.7%，每次尝试 3.59 美元、中位时间 15.9 分钟；对照 Opus 5.5 xhigh 为 44.3%、7.83 美元、35.2 分钟。作者说明该测试只完成一半，0.5 分的差距在 ±7 误差内无法区分，节省主要来自对简单问题降低思考量。
• Blocks：代码模式下让智能体把写过的脚本留在仓库中复用。示例中一次测试运行的回读 token 从 397 降至 76；但 grep-defs 一项不如直接 grep。该功能为预发布（v0.1.0-rc.5），仅支持 Python，尚无沙箱。
• Waste fixes：分析 token 流向并逐项应用修复；另含在用户暂停时保持 Anthropic 提示缓存温热的功能。二者均未给出测量数据。
• Browse：把网页压缩后交给智能体。200 行表格的 Playwright 快照从 15,704 token 降到 121 token；小表单场景反而变大 2.3 倍。

外部评测与限制

README 引用了 Adobe Research、JetBrains 和 Elastic 的独立测试：JetBrains 在 86 个编码任务上未发现可测量的质量损失（p = 0.82），输出 token 减少 8.5%；Adobe 报告八个模型成本降低 1.4 至 2.4 倍，最高 3 倍。作者在文中说明：会话级测试基于 2026 年 8 月的旧引擎，测试文件各藏一条记录于 61 至 72 KB 噪声中，结果会因使用情况而异；若按请求付费（如 GitHub Copilot），简短回答并不省钱。

隐私与许可

技能本身在本地运行，唯一例外是 /caveman-compress 会把待压缩文件发给配置的模型提供商。CLI 默认发送使用统计（命令、token 数、随机安装 ID、操作系统、IP），不含提示词、代码、文件路径；可用 caveman telemetry off 或 DO_NOT_TRACK=1 关闭。Auto 需登录，会将最近两次提问及智能体附带的文件、工具名等发送至 Caveman Cloud。仓库采用 Apache-2.0 许可。