caveman

caveman skill 概覽

caveman 的作用

caveman 是一種給 AI assistants 使用的超壓縮回覆風格。它會刪掉填充語、寒暄、冠詞、沒必要的保守語氣和冗長說法，同時保留技術準確性、程式碼、引用的錯誤訊息，以及具名概念。最適合：想要高密度工程答案、降低 token 用量、快速掃讀，或希望整段對話都維持「簡短模式」的使用者。

真正目的：讓 assistant 輸出更短，但不變得含糊。上游 skill 的目標約是減少 75% token；做法是改變回覆形式，而不是省略實質內容。

最適合的使用者與工作流程

當你已經熟悉領域、只想要直接答案時，適合使用 caveman：例如 code review 重點、實作選項、debug 假設、CLI 提醒、架構取捨摘要，或精簡狀態更新。它特別適合長時間 Claude session，因為一般 assistant 風格很容易慢慢回到客氣、過度解釋的散文。

這個 caveman skill 也很適合 Rewriting：貼上冗長文字，要求用 caveman 方式壓縮，同時保持 commands、API names、error messages 和 code blocks 不變。

這個 caveman skill 有什麼不同

除了核心的 SKILL.md，這個 repo 還包含實用的驗證工具：

• scripts/caveman_compressor.py 會在不呼叫 LLM 的情況下，用規則式方法壓縮文字。
• scripts/caveman_lint.py 會檢查被禁止的填充語、保守語氣、寒暄和冗長片語。
• scripts/token_savings_estimator.py 會估算 token 與成本節省。
• references/when_caveman_backfires.md 記錄哪些情況應暫停壓縮。

這些支援讓 caveman skill 比單純一句「be concise」prompt 更適合安裝使用，因為它定義了持續生效、例外處理，以及可衡量的輸出檢查方式。

如何使用 caveman skill

caveman 安裝與優先閱讀的檔案

安裝方式：

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill caveman

接著檢查 skill 資料夾：

engineering/caveman/skills/caveman

建議依照這個順序閱讀：

1. SKILL.md — 啟用語句、持續生效規則、壓縮風格。
2. references/compression_principles.md — 什麼該刪、什麼必須保留。
3. references/when_caveman_backfires.md — 安全與清楚度例外。
4. references/companion_tooling.md — script 用法與驗證流程。
5. scripts/caveman_lint.py — 被禁止詞彙類別的精確定義。

這個順序能讓你在 production conversations 中依賴它之前，先理解它的行為和邊界。

實務上如何啟用 caveman

可以用自然語句觸發，例如：

• “Use caveman.”
• “Caveman mode.”
• “Be brief, less tokens.”
• “Rewrite this in caveman style.”
• /caveman

重要行為：一旦觸發，caveman 會持續套用到後續回覆，直到你說 “stop caveman” 或 “normal mode.” 這很適合整段 debugging session，但如果你忘了它仍在啟用中，之後詢問需要細緻說明的指令時就有風險。

強 prompt 範例：

Use caveman. Review this migration plan. Keep SQL, table names, and rollback commands exact. Compress commentary. If any step is destructive, drop caveman for that warning only.

為什麼比較好：它明確告訴 skill 要保留什麼，也承認自動清楚度例外。

讓 caveman 輸出更好的輸入方式

給 caveman 清楚的保留規則。它壓縮的是語言，不是需求。實用輸入包括：

• 目標格式：bullets、diff notes、checklist、commit message、incident summary。
• 必須保留的項目：code blocks、stack traces、API names、legal text、quoted errors。
• 受眾：senior engineer、PM、on-call responder、beginner。
• 風險等級：safe summary 或 irreversible action。

弱 prompt：

Make this shorter.

更好的 prompt：

Caveman for Rewriting. Compress this support reply to half length. Preserve exact error text, URLs, CLI commands, and refund policy wording. Remove pleasantries and hedging.

使用 companion scripts

這些 scripts 只使用 Python stdlib，可直接從 skill 目錄執行。

壓縮文字：

python scripts/caveman_compressor.py --file input.txt

檢查回覆：

python scripts/caveman_lint.py --file response.txt --output json

估算節省：

python scripts/token_savings_estimator.py --file input.txt --price-per-mtok 3.00

當你想在 chat 之外做可重複的壓縮，或想驗證 AI 回覆是否真的遵守 caveman 規則，而不是只是「比較短」時，這些工具很有用。

caveman skill 常見問題

caveman 只是好笑的寫作風格嗎？

不是。“smart caveman” 語氣是一種壓縮機制：使用片語、刪掉冠詞、改用較短同義詞、用箭頭表示因果、減少社交性 token。這個 skill 不是要把技術內容寫得原始粗糙。精確技術詞彙仍會保留。

什麼時候不該使用 caveman？

遇到安全警告、不可逆確認、高風險法律/醫療內容，或多步驟流程中過短片語可能讓順序被誤讀時，應避免或暫時暫停 caveman。這個 repo 自己的 backfire reference 也指出，破壞性操作和釐清要求屬於例外區域。

好的模式：

Use caveman, except write full warnings for destructive commands.

caveman 為什麼比 “be concise” 更好？

“Be concise” 定義不足，而且常在幾輪後失效。caveman skill 定義了持續啟用、具體刪除規則、縮寫模式、程式碼保留，以及例外情境。內建的 linter 也讓你能測試是否符合規則，而不是相信模型自己的判斷。

caveman 適合初學者嗎？

可以，但前提是初學者要要求清楚度例外。純 caveman 可能刪掉初學者需要的解釋性連結。學習時可用：

Use caveman for summary bullets, but explain new concepts normally first.

這樣可以保留 token 節省效果，又不會把陌生內容變成難懂片段。

如何改進 caveman skill

讓 caveman 保留真正重要的內容

最佳結果來自於明確指出哪些內容不能被壓縮。要求 assistant 精準保留：

• Code blocks and inline code
• Error messages
• Security warnings
• Ordered procedures
• API, package, class, table, and field names
• Legal, pricing, or policy wording

壓縮應該刪掉實質內容周圍的廢話，而不是改動實質內容本身。

常見失敗模式要注意

留意四種問題：

1. 過度壓縮：答案變得模糊。
2. 壓縮不足：assistant 仍使用寒暄和填充語。
3. 不安全壓縮：警告或破壞性步驟變得太簡短。
4. 格式受損：code、commands 或 quotes 被改掉。

用 scripts/caveman_lint.py 檢查壓縮不足。模糊性和安全性則需要人工 review，因為 linter 不一定能判斷缺少脈絡是否改變意思。

第一次輸出後持續微調

第一次 caveman 輸出後，用有針對性的指令修正，不要只要求泛泛重來：

• “More compressed, keep all command flags.”
• “Restore full sentence for warning only.”
• “Use numbered steps; order matters.”
• “Remove hedging unless evidence-backed.”
• “Keep acronyms expanded on first use.”

這能讓 caveman 的使用保持可控：安全時精簡，需要時明確。

為團隊標準延伸 caveman

如果團隊要使用 caveman，請在 skill 旁加入本地規則：核准縮寫、禁止使用 caveman 的領域、偏好的輸出格式，以及可接受壓縮的範例。採用前，先把 compressor 和 token estimator 跑在真實團隊文件上，確認節省效果是否值得承擔可讀性取捨。