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GitHub上的“caveman”Claude Code技能通过极简的“原始人语言”风格回复，能减少约65%的token消耗。这一技巧通过限制输出格式，迫使AI模型只保留核心信息，去除冗余，实现更高效的提示工程。对开发者和高频用户而言，这意味着更快的响应速度和显著降低的API成本。该案例表明，简化AI输出反而能提升效率...
GitHub项目“caveman”通过模拟“原始人语言”精简提示词，成功将Claude Code在代码生成任务中的token用量减少65%，同时代码健壮性不降反升。这一创新不仅是提示工程的突破，还可能重塑AI Agent与工具的成本结构，为降低大模型使用成本提供了新思路。
