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

让Claude一夜变“浩克”,平均省65%Token!嫌AI回答太啰嗦,他做了个「原始人插件」爆火:OpenAI员工都在用 AIGC视界
2026-07-07
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导读:一款专门教 AI “少说话”的插件,为什么突然火了?

整理 | 郑丽媛
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

“当然可以,我很乐意帮助你”“这是一个很好的问题”“感谢你的耐心”

如果你经常使用 Claude Code、Codex 或 Gemini,大概率已经习惯了 AI 这种礼貌、细致、甚至有点“话痨”的表达方式。但对于每天要调用数十万甚至数百万 Token 的开发者来说,这些客套话如今正变得越来越“昂贵”。

于是,一款画风清奇的开源插件在开发者圈悄然流行——Caveman(野人)。顾名思义它做的事情只有一件:把 AI 变成“原始人”。

不是降低模型能力,也不是修改代码质量,而是把所有无关紧要的自然语言统统压缩掉,让 Claude、Codex、Gemini 等大模型像原始人一样说话,回答越短越好,只保留真正有价值的信息。

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

据插件作者 Julius Brussee 透露,这个项目不仅吸引了 OpenAI、NVIDIA、GitHub 等公司的开发者使用,OpenAI 的一位高级工程师还亲自给项目贡献了代码,加上了对自家 Codex 的支持。

那么问题来了:一款专门教 AI “少说话”的插件,为什么突然火了?


AI 不需要那么有礼貌

Caveman 的作者 Julius Brussee 介绍,这个项目诞生于今年 4 月。

当时,他每天都在高频使用 Claude Code,期间发现一个有些“反直觉”的现象:真正消耗大量 Token 的,并不只是代码,而是 AI 那些没什么实际价值的表达。

例如:“当然可以,让我帮你看看”“你的想法是正确的”“感谢你的提醒”“这是一个不错的问题”……对于普通聊天来说,这些表达会让 AI 显得更自然、更友善但在 AI Agent 自动执行任务时,它们几乎没有任何意义。

Agent 不会因为一句“谢谢”工作得更认真,也不会因为一句“我认为”提升代码质量。它真正需要的是命令、代码、路径、函数名和执行结果,而不是寒暄。

这让 Brussee 开始思考:既然这些内容不会影响任务结果,为什么不把它们全部删掉?——于是Caveman 就这样诞生了。


把 Claude 变成“浩克”

Brussee 对 Caveman 的定位十分直接:它让模型不像一个礼貌的聊天机器人,而更像一个简洁高效的工具

普通 Claude 可能会回答:“你说得对,我之前理解有误,我们可以重新分析一下这个问题。”而开启 Caveman 后,Claude 可能只剩下:“错了,改。”——或者用 Brussee 的话来说,就是把 AI 从“你说得有道理,我之前错了”变成“浩克,给我砸(Hulk smash)。”

记者实测了安装 Caveman 后的 Claude Code,发现变化远比想象中明显例如

  • 让 Claude 检查一段代码时,模型最后只问了一句:“要改吗?”

  • 介绍代码实现方式时,它只说:“官方 API,不是爬虫。”

  • 当确认插件是否已经生效时,Claude 也回复:“已开启要啥?”

没有铺垫,没有解释,没有客套,乎每一句都像终端命令一样简洁。


一次节省 65%,还能选择“原始程度

看到这里,不少人可能会担心:AI 回答这么短,会不会把重要内容也删掉?

对此 Brussee 表示,Caveman 插件压缩的只是外围自然语言,不会修改真正需要保持精确的信息,包括代码Shell 命令API文件路径URL数字函数名技术细节都会完整保留。真正被删除的是各种解释性语言、连接词、礼貌表达和过渡句。

毕竟对于 AI 编程来说,开发者真正关心的是:代码有没有问题?命令能不能执行?Bug 修好了没有?至于 AI 是不是说了一句“谢谢”,其实根本没人在意

那么,这样做到底能节省多少 Token 有外媒在测试中发现,仅一次使用过程中,Caveman 就显示累计节省了约 5800 个 Token,约占输出 Token 的 65%插件能实时统计累计节省了多少 Token,让开发者直观看到节省效果

而根据Brussee自己的评测,不同任务下,输出 Token 平均减少 65%~75%。

更有意思的是,Brussee 还专门和 Prompt 做了对比。很多人都会在 Prompt 里写一句:请简洁一点。但实验发现,真正通过 Prompt 要求模型“少说话”,效果仍然不如 Caveman。因为 Caveman 是在输出阶段直接进行压缩,效果更加稳定。

最特别的是,用户还可以自选 Caveman 的“原始程度”:轻量版(Lite)、标准版(Full,默认)、极限版(Ultra),甚至还有个 “文言文(Wenyan)”模式。

其中,最离谱的就是 “文言文”模式——开启之后,AI 会直接把输出翻译成古汉语有记者测试后调侃道:“我也试了,确实能用,但 Claude 说了啥我彻底看不懂了。”


OpenAI 工程总监都亲自提交代码

虽然 Caveman 看起来像个玩具项目,但它的发展速度却超出了很多人的预期。

根据作者介绍,目前已经有来自 OpenAI、NVIDIA、GitHub 等公司的开发者和工程师在使用或测试 Caveman。3 个月前,OpenAI 一位工程总监 Shayne Sweeney 还亲自给项目提交了代码Commit 说明写着

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

也就是说,OpenAI 员工不仅在用这个工具,还帮助它支持自家的 AI 编程产品 Codex。

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

根据 GitHub 页面介绍,它可以让整个终端 Agent 从头到尾都保持 Caveman 风格输出在相同任务下,相比 Codex 可减少约 2 倍 Token 消耗并支持 20 多家模型提供商还能与今年年初爆火的 Agent 工具 OpenClaw 配合使用。

其实,Caveman 得以爆火的原因并不难推测:AI 成本问题事实上,大模型的每一句客套话都会带来成本。去年 Sam Altman 曾开玩笑说,用户对 ChatGPT 说“Please”“Thank you”这些礼貌用语,每年都会让 OpenAI 多花数千万美元电费。

如今看来,不只是用户说“谢谢”需要花钱,AI 自己不停说客套话,同样是一笔不小的开支。

最后截至发稿前,OpenAI、NVIDIA和 GitHub均未回应关于使用 Caveman 的置评请求。而 Caveman GitHub 库最后的一句介绍,也用最符合它风格的方式,总结了这个项目存在的意义:“Caveman save you token, save you money.”——少说话,省 Token,也省钱。

参考链接https://www.404media.co/companies-are-making-claude-and-codex-talk-like-cavemen-to-stop-ais-soaring-costs/

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