在提示工程和表演艺术之间，一位开发者在Reddit上发布了一项发现，让AI社区先是大笑，随后开始认真关注：教Claude像史前人类一样交流，看着你的token账单缩减高达75%。
这篇帖子上周出现在r/ClaudeAI上，至今已积累了超过400条评论和10K投票——这是真正的技术洞察和荒诞喜剧的罕见结合，互联网往往对此给予奖励。
机制简单有效
机制很简单。不是让Claude以客套话开场，叙述它采取的每一步，并以提供进一步帮助结束，开发者限制模型使用简短、精简的句子。工具优先，结果优先，无需解释。一个正常的网络搜索任务通常需要约180个输出token，现在减少到大约45个。原帖作者声称输出减少了高达75%，通过让模型听起来像是刚刚发现了火一样实现。
用穴居人的话说，正如一位Reddit用户所说：“为什么浪费时间说很多词，当几个词就能完成任务？”
这种技术不涉及的是输入上下文：完整的对话历史、附加文件和系统指令，模型在每一轮中都会重新读取这些内容。这些输入通常远远超过输出，特别是在较长的编码会话中。考虑到所有这些输入的实际会话，节省大约为25%，而不是75%。仍然有意义，只是不是标题数字。
最好给模型提供正常的指令。不要给它“穴居人”式的对话，否则可能会陷入“垃圾进，垃圾出”的情况。
还有智能退化的问题。帖子中的一些研究人员认为，强迫AI采用不太复杂的角色可能会损害其推理质量——语言限制可能会渗透到认知限制中。这个问题尚未得到最终解决，但在评估结果时值得考虑。
技能传播迅速
尽管有这些注意事项，这项技术几乎立即在GitHub上获得了第二次生命。
开发者Shawnchee将这些规则打包成一个独立的caveman-skill，兼容Claude Code、Cursor、Windsurf、Copilot和其他40多个代理。该技能将方法提炼为10条规则：没有填充短语，先执行后解释，没有元评论，没有前言，没有后记，没有工具公告，只在需要时解释，让代码自己说话，将错误视为需要修复的东西而不是叙述。
存储库中的基准测试（使用tiktoken验证）显示，在网络搜索任务上输出token减少了68%，代码编辑上减少了50%，问答交流上减少了72%——在四个标准任务中平均输出减少了61%。
开发者Julius Brussee的并行存储库采取了略有不同的方法，将相同的想法框架化为一个SKILL.md文件，在GitHub上获得了562颗星。规范：像聪明的穴居人一样回应，删除冠词、填充词和客套话，保留所有技术实质。代码块保持不变。错误消息完全引用。技术术语保持完整。穴居人只说围绕事实的英语包装。
这个甚至带有不同的模式来影响你想要剥离多少，在Normal、Lite和Ultra之间切换。模型做完全相同的工作，但提供更短的答案，随着时间的推移会节省大量成本。
更广泛的成本背景给这个笑话增添了更尖锐的边缘。Anthropic是每token价格最昂贵的模型之一。对于运行代理工作流程的开发者来说，每个会话有几十轮，输出冗长不是风格上的抱怨。它是一个项目。如果一个穴居人的咕噜声可以取代模型刚刚所做的五句话总结，那么这些节省的token在数千个API调用中会累积起来。
穴居人技能可以通过skills.sh在一个命令中安装，并在项目中全局工作。无论它是否让Claude的表达能力略有下降，它已经让许多开发者的烦恼大大减少了。
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