让你的AI Agent不再说废话，还能节省65%的token

微信邦

说到 AI Agent 不说废话，这个主要是看模型的。有些模型的输出确实比较啰嗦，而 Agent 的 Harness 工程没有去做压制优化。

就会养成一个话痨，讲话啰里啰嗦，不利索。这就很废 Token，毕竟输出也是要算钱的。所以今天要给大家介绍的这个热门 Skill，专治啰嗦病。

这个 Skill 叫 caveman，据说是一位大一的老外学生做的，目前在 GitHub 上已经快冲破 9 万星。你就知道，省 Token 这件事情，对很多人来说都是刚需。

然后老马又在 X 上刷到了宝玉老师的分析，也觉得很有道理，分享给大家。

本文脉络

01

为什么省 Token 会变成刚需

02

caveman 的模式和命令

03

安装激活与实测效果

01 · WHY

为什么需要压缩输出？

宝玉老师说现在这些省 Token 的 Skill，或者提示词、插件之类的工具，未来都会消失，依据是回头看我们以前的电报时代。

当年在外的游子，收到的电报，往往只有几个字，比如“母病速归”。因为拍电报费钱，为了省钱，老家的亲戚就长话短说，能尽量缩减文字就缩减，但不能表达不清楚，因此产生了这类电报体。

巧了，caveman 这个 Skill 的压缩模式，也有极致电报体，也就是 ultra。

省 Token 的本质，不是把话说少，而是在表达清楚的前提下，把废话删掉。

02 · MODES

压缩模式和核心命令

压缩模式是分档位的，包括 lite，也就是去废话保通顺；full，也就是默认的碎片化短句；wenyan，也就是面向中文高密度信息的文言模式等多档强度。

Caveman 通过注入强规则的系统提示词，强制 AI Agent 删除冠词、寒暄、连接词等冗余自然语言，保留代码、命令、错误、技术术语的完整性。

官方声称 Token 平均减少 65%，但强调这只是输出的节省。输入 Token、模型推理成本不会减少，且插件自身每轮会占用约 1k 到 1.5k 输入 Token，短时回答可能反而增加成本。

Caveman 的核心功能命令有下面 6 个。

01

/caveman：开启或切换压缩强度。

02

/caveman-commit：生成简短 Conventional Commit 信息。

03

/caveman-review：输出单行式代码审查意见，去客套。

04

/caveman-stats：统计会话 Token 节省情况。

05

/caveman-compress：压缩 .md / .txt 等自然语言记忆文件，自动备份原文件，不碰代码文件。

06

caveman-shrink：作为 MCP Proxy 压缩工具描述字段。

Caveman 的 GitHub 开源地址如下。

• 
  

https://github.com/JuliusBrussee/caveman

老规矩，访问不了 GitHub 的小伙伴，可以给老马的公众号发送“github 访问”，根据回复的文字去操作即可。

03 · INSTALL

在 WorkBuddy 上安装和激活

因为接下来我们安装 Skill 的话，需要能正常访问 GitHub 的网址。再次请出老演员 Agent，在 WorkBuddy 上安装 Caveman。

安装的提示词非常简单，你就写一句话，帮我安装这个 Skill，后面加上上面的 GitHub 链接就行了。

搞定安装之后，我们可以从 WorkBuddy 给出的提示中看到，默认的压缩模式是 full，可以使用命令 /caveman 加 lite、ultra、wenyan 进行切换。

这里老马在实际操作的时候犯了个错误，就是使用 Caveman 的时候，你得先发送命令去激活，否则不会启用任何压缩模式。比如老马发送的是 /caveman full。

bash

/caveman full

04 · TEST

用长篇小说测试节省效果

下面简单跑一个任务，使用 WorkBuddy 生成一篇玄幻主题的长篇小说，提示词依旧是一句话，看看最终输出了多少文字。

看了一下 WorkBuddy 的字数统计，这篇长篇小说共三卷十五章，约四万字。那到底使用了 Caveman 技能之后，节省了多少输出 Token 呢？

这就得用到 Caveman 的命令 /caveman-stats 来统计会话 Token 的节省情况了，把这个命令继续发送给 WorkBuddy，看看答案是什么。

bash

/caveman-stats

因为 WorkBuddy 不支持 Hook 机制，所以粗算下来，节省了 38% 的 Token。老马其实是写了两篇小说的，第一篇因为忘了开启 caveman 的压缩模式，导致会话没法使用统计消耗的 Token。

所以大家在使用之前，千万记得要运行上面提到的压缩模式命令，去启动 caveman，节省 Token 的操作才会生效。

通过这个任务测试下来，发现 caveman 压缩之后，输出的小说行文风格，有点类似于 ChatGPT 的风格，句子都比较简练，甚至说有些过于简短，言简意赅那种感觉。

这么说来，caveman 更适合去压缩那些啰里八嗦的长文，比如论文的精读，理论上所有可以精读的内容都能这么去压缩操作。

不过得记住一点，它只压缩输出，像输入和推理方面是不压缩的。本身 Skill 会插入一段提示词去消耗 Token，如果你要输出的内容太少，成本是不会节省多少的。

caveman 适合长输出和长文精读，不适合为了两三句话硬开一套压缩规则。

∞ · POSTSCRIPT

最后说一句

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