产品介绍
Caveman 可将 Claude 的输出 token 削减约 75%，同时不损失技术准确性。支持 Claude Code、Cursor、Windsurf、Copilot 等工具，一行命令即可安装。内置四个精简等级、简洁提交信息、一行式 PR 审查以及输入压缩功能。已获 24.9K GitHub 星标。
适合谁关注
- 开发者和技术团队
- 正在评估 AI 工具或智能体落地的团队
可借鉴场景
- 快速理解 Caveman 的定位、核心能力和 Product Hunt 热度
- 判断“何必用那么多 token？少说废话，直击要害”这类需求是否值得做竞品调研
- 沿着 开发者工具、AI 与智能体 继续发现同类产品和替代方案
- 筛选高票产品，观察海外用户当前愿意投票支持的产品形态
197
投票数
8
评论数
4月14日
发布日期
作者自荐
总结
Caveman 以一种极具幽默感的方式解决了 AI 编程助手领域的真实痛点——LLM 输出过于冗长。在 Claude Code、Cursor 等工具日益成为开发者标配的今天，token 消耗直接关系到使用成本和响应速度。通过系统提示词工程将输出压缩 75%，同时保持技术准确性，这一思路看似简单却极为实用。四级精简模式和文言文模式的设计兼顾了不同场景需求，而 commit 精简和 PR 单行审查等功能也切中了开发流程中的实际痒点。24.9K 星标证明了社区认可度。潜在挑战在于：过度压缩可能在复杂调试场景中丢失关键上下文，且不同 LLM 版本更新后效果稳定性有待验证。总体而言，这是一个"以 meme 之名行实用之事"的优秀开源工具。
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本地优先，支持 macOS 与 Android。剪贴板、截图、笔记和文件都能集中保存、搜索、同步。
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Julius 教会了 Claude 像原始人一样说话。24.9K 星标之后，这成了开发者工具领域最实用的 meme。 LLM 默认输出极其冗长。诸如"很高兴能帮助到您"和"让我总结一下刚才做的事"这类套话毫无价值——却在消耗 token、拖慢响应速度，并加速触及使用限额。Caveman 让 Claude 跳过所有客套，直奔答案。修复效果不变，用词减少 75%，智商依旧在线。 核心亮点： 🪨 输出 token 减少约 75%：基准测试平均 65%，实际编码任务中范围在 22%–87% ⚡ 响应速度提升约 3 倍：生成的 token 更少 = 速度飞起 🎚️ 四个精简等级：Lite、Full、Ultra 和文言文模式 📝 Caveman-commit：精简提交信息，标题不超过 50 字符，重"为什么"轻"是什么" 🔍 Caveman-review：一行式 PR 评论，例如：L42: 🔴 bug: user 为空，需添加守卫条件 🗜️ Caveman-compress：将 CLAUDE.md 改写为原始人风格，每次会话可削减约 46% 的输入 token 🔌 广泛兼容：Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot 以及 40 多种其他工具 🆓 免费、MIT 许可证、一行命令安装 使用前后对比： 🗣️ 普通 Claude（69 token）："React 组件重新渲染的原因可能是每次渲染周期都创建了新的对象引用……" 🪨 原始人 Claude（19 token）："每次渲染新对象引用。内联对象 prop = 新引用 = 重渲染。用 useMemo 包裹。" 注意：最适合编码任务。需要细致入微的回答时仍需完整版 Claude，且系统提示词会作为输入 token 加载，因此实际节省量因使用场景而异。2026 年 3 月的一篇论文发现，简洁性约束在某些基准测试中将准确率提升了 26 个百分点。冗长并非总是更好。 非常适合频繁触及使用限额的开发者，以及希望 AI agent 只做事不废话的所有人。