正在打开每日关注
正在打开每日关注
视频介绍 Caveman Skill：以极简回答减少约 75% 输出 token，并推荐用 caveman-compress 压缩 Agent 记忆文件。
ea 7 月 2 日 22:29 en v( 纲 30% 口 09 @9Kk8Bhs DJ @ JuliusBrussee/cavemar 《7 Caveman/skils/ctf Sm x “0 caveman/skills/caveman x | 二 2 所 QQ 鳃 githubcom/Julius8Brussee/cavemamyblob/main/skillscavemam/SKILLmd 上 用 尼 加 女 时 矣 攻 有 新 版 Chrome 可 用 ; 三 OO JuliusBrussee / caveman ~ Q Type 四 tos
视频展示 GitHub 上的 JuliusBrussee/caveman，将其描述为让模型像“聪明的原始人”一样简洁回答的 Skill。其目标是删去客套、重复和无关文字，同时保留技术内容，以降低模型输出 token；OCR 中标注为约减少 75% 输出用量。
作者将其与转写中的 atk 区分：前者主要是提示词式输出约束，效果依赖具体模型，因此属于有损压缩。仓库还包含 caveman-compress，用于压缩 CLAUDE.md、待办和偏好等记忆文件，并保存原始备份。
编码 Agent 在已有计划、只关注最终代码结果时，可尝试减少过程性文字；记忆文件也应只保留模型无法自行推断、且确有持续价值的上下文。风险是简化可能丢失推理、方案比较和协作信息，不适合头脑风暴、技术选型、计划制定或创意协作。压缩会覆盖原文件，使用前应审阅备份与输出质量。