Экономим на токенах с помощью пещерного человека

Недавно поймал себя на мысли, что современные LLM стали слишком вежливыми. Когда я спрашиваю Claude о причине лишнего ре-рендера в React, я хочу увидеть решение, а не три абзаца извинений и вводных фраз в духе «Я буду рад помочь вам разобраться с этой интересной проблемой». В итоге я плачу за эти вежливые токены из своего кармана, а потом еще и трачу время на чтение воды.

На GitHub наткнулся на проект caveman. Это плагин для Claude Code (и еще трех десятков агентов), который заставляет нейросеть общаться как пещерного человека. Идея звучит как шутка, но за ней стоит вполне прагматичный расчет: сократить расходы на токены примерно на 75%, не теряя при этом в качестве кода.

Зачем это нужно разработчику

Основная проблема современных AI-агентов — многословие. Когда агент работает в терминале или пишет код, каждый лишний токен в ответе — это задержка вывода и лишние центы в счете от Anthropic или OpenAI.

Caveman решает это радикально. Вместо длинного объяснения:

«Причина, по которой ваш компонент перерисовывается, вероятно, заключается в создании новой ссылки на объект при каждом цикле рендеринга...»

Вы получаете:

«Новый объект при каждом рендере. Инлайновый проп = новая ссылка = ре-рендер. Оберни в useMemo».

Суть та же, точность 100%, но вместо 70 токенов потрачено 19. Если вы активно пользуетесь AI-инструментами в течение рабочего дня, разница в чеке в конце месяца будет ощутимой.

Что умеет этот «дикарь»

Проект не ограничивается простым промптом «пиши короче». Это полноценный набор инструментов для оптимизации работы с контекстом.

Уровни сжатия

Через команду /caveman можно выбрать степень лаконичности:

• lite — просто убирает вежливую шелуху и филлеры.
• full — стандартный режим пещерного человека (короткие фразы, пропуск артиклей).
• ultra — телеграфный стиль, только факты.
• wenyan — классический китайский, если хочется экстремального сжатия.

Сжатие файлов памяти

Одна из самых полезных фич — /caveman-compress <file>. Она переписывает ваши файлы контекста (например, CLAUDE.md или заметки по проекту) в «пещерном» стиле. Это экономит около 46% входных токенов в каждой сессии. При этом пути к файлам, URL и сам код остаются нетронутыми.

Умные коммиты и ревью

Команда /caveman-commit генерирует сообщения в стиле Conventional Commits, укладываясь в 50 символов. А /caveman-review выдает однострочные комментарии к PR, например: L42: bug: user null. Add guard. — коротко и по делу.

Как это работает под капотом

Технически caveman — это скилл (plugin), который внедряется в систему AI-агента. Он не просто добавляет инструкцию в системный промпт. Для Claude Code, например, он создает специальный флаг сессии, чтобы агент начинал экономить токены с самого первого сообщения, не дожидаясь команды.

Интересно, что автор ссылается на исследование 2026 года (вероятно, это часть «лора» проекта или прогноз), согласно которому ограничение модели в краткости может повышать точность ответов. Логика простая: чем меньше модель тратит ресурсов на генерацию красивых предложений, тем больше «внимания» уходит на решение технической задачи.

Как установить

Установка делается одной командой в терминале. Скрипт сам находит установленные у вас агенты (будь то Cursor, Windsurf, Cline или Copilot) и предлагает добавить им «пещерности».

Для macOS или Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash

После установки в поддерживаемых агентах достаточно написать /caveman или просто сказать «talk like caveman».

Стоит ли пробовать

Если вы используете AI-агентов для серьезной работы, а не просто для генерации поздравлений с днем рождения, то определенно да.

Кому это зайдет:

1. Тем, кто платит за API по факту использования. Экономия 60-80% на выходных токенах — это серьезно.
2. Тем, кого бесит медленный вывод текста. Пещерный человек «говорит» в 3 раза быстрее просто за счет объема.
3. Минималистам, которые ценят чистый терминал без лишнего шума.

Из минусов: иногда ответы выглядят слишком грубо, и если вы привыкли к «человеческому» общению с машиной, придется переучиваться. Но, как говорит сам проект: «Brain still big. Mouth small». Для написания кода этого более чем достаточно.

Проект активно развивается, у автора есть целая экосистема cave-инструментов, включая cavemem для управления памятью и даже дообученную модель Gemma. Похоже, экономия токенов становится новым видом спорта среди разработчиков.