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通过项目级规则减少 Claude Code 的冗余输出,但收益取决于工作流频率与输入成本平衡。
Claude Code 用户每天被吃掉的 token 里,有多少是废话? 有人做了个实验:往项目根目录放一个 9 行的 CLAUDE.md,输出 token 直降 63%。仓库叫 claude-token-efficient,两天 1900 star。 原理极其简单——Claude 默认回复充斥着 "Sure! Great question!" 开头、"I hope this helps!" 结尾、复述你的问题、给你没要求的建议、对明显错误的观点先说一句 "You're absolutely right"。这些「礼貌」全部消耗 token,信息量为零。 这 9 行就是完整的 CLAUDE.md: ``` - Think before acting. Read existing files before writing code. - Be concise in output but thorough in reasoning. - Prefer editing over rewriting whole files. - Do not re-read files you have already read. - Test your code before declaring done. - No sycophantic openers or closing fluff. - Keep solutions simple and direct. - User instructions always override this file. ``` 实测对比: → 代码 review:120 词 → 30 词(-75%) → 概念解释:180 词 → 65 词(-64%) → 纠正错误事实:55 词 → 20 词(-64%) → 信息零损失 第三方独立基准测试验证:编码任务总成本省 17.4%。最极端的 v8 配置只有 7 行规则 + 20 次工具调用预算,逼 Claude 提前规划而不是边试边改。 但作者很坦诚地指出了适用边界:这个文件本身每轮对话都会作为输入 token 加载。只有高频场景——Agent 循环、自动化流水线、日均 100+ prompt——才有净收益。偶尔聊两句反而更贵。 本质上是一个「用输入 token 换输出 token」的游戏。在配额日益紧张的 2026,这个权衡值得认真算一笔账。 https://t.co/gtLoULsJ7t
是什么
这是一个以项目根目录 CLAUDE.md 为核心的规则仓库,目标是在 Claude Code 中压缩输出、减少重复劳动;README 称无需改代码即可使用。元数据显示语言为 Python,创建于 2026-03-30,最近提交于 2026-06-16,当前有 5988 stars。
核心设计
它通过自然语言约束模型先读文件再写、优先局部编辑、避免重复读取、测试后再结束,并删除寒暄、复述、奉承和未请求建议。仓库同时提供通用规则、coding/agents/analysis profiles,以及面向不同工具调用预算的版本化配置;本质是提示层策略,不是运行时插件或机械守门。
关键洞察
README 的词数表显示约 63% 的输出下降,但作者强调这是未控方差的方向性指标;可复现基准中,当前最小规则对不同 Claude 模型的输出 token 降幅约为 4%、12% 和 7%,更严格配置才可能接近 63%。外部三项编码挑战的 v8 配置成本较对照组低 17.4%,收益可能来自减少调试循环,而不只是少说话。
边界与风险
规则每轮都会增加输入 token,低频对话可能反而更贵;它也不能替代结构化输出、工具 schema、hooks 或测试门禁来解决解析可靠性、幻觉和架构漂移。README 还说明基准主要针对 Claude,其他模型尚未充分验证;探索式架构讨论若需要反驳与多方案,过度压缩会损失交流空间。