開發人員開始更加留意使用 AI 程式碼工具時所產生的執行成本，這是有原因的。GitHub 最近將 Copilot 改為依據所選模型的用量計費，而其他地方則有一家 AI 代理新創公司表示，從 Anthropic 切換到 DeepSeek 可為公司省下數百萬美元。

在這樣的背景下，開發人員開始尋找減少 AI 回覆中多餘贅詞與填充內容的方法，以降低 token 消耗。最終目標是讓代理能盡可能直接、簡短地回答，同時不遺漏任何實質內容。這似乎已演變成所謂的「caveman mode」——捨棄冠詞與文法，改用簡短、 blunt 的片段，模仿老電視劇與卡通中典型的穴居人咕嚕說話風格。

事實上，有些開發人員可能會從 The Grug Brained Developer 認出這種風格，這是由 Carson Gross（htmx 的創作者）撰寫的長期軟體設計文章，完全採用同樣破碎 blunt 的風格。但這次針對的對象不是程式碼複雜度，而是 AI 回覆中的冗長。

「Skill make agent talk like caveman」

這個想法以不同形式出現。企業搜尋巨頭 Elastic 為 Elasticsearch 打造了自己的版本，在八個內部測試情境中平均 token 減少 63.6%。

Sri Kolagani（Elastic 的 Salesforce 工程總監）在四月的部落格文章中寫道，LLM 在回答周圍包裝的對話式填充內容，在查詢 Elasticsearch 時會帶來實質成本，因為實際需要的只是索引名稱、欄位對應與 ES|QL 查詢，而不是客套話。

Kolagani 寫道：「這不只是令人厭煩，而是昂貴的。每個 token 都花錢且增加延遲。對於生產環境的 Elasticsearch 查詢，這種額外負擔會快速累積。」

然而真正爆紅的工具是由荷蘭開發人員 Julius Brussee 在 GitHub 上發布的免費、可安裝 Claude Code skill caveman。它獲得數萬顆星與 fork，並在 Hacker News 等線上社群引發首頁討論。

「這不只是令人厭煩，而是昂貴的。每個 token 都花錢且增加延遲。對於生產環境的 Elasticsearch 查詢，這種額外負擔會快速累積。」

它的宣傳文案用自己的 Caveman 語法寫道：

「Skill make agent talk like caveman. Why use many token when few do trick. Filler die. Code, commands stay byte-exact.」

而它的標題宣稱是：輸出 token 減少 65%。

穴居人語法省 token 的實際測試

JetBrains（開發 IntelliJ、Rider 等 IDE 的公司）決定實際測試這個 skill，而不是直接相信 65% 的標題數據。

JetBrains 工程師 Denis Shiryaev 使用開源代理評估框架 Harbor 與社群基準 SkillsBench，在七月的部落格文章中寫道，他們在 Claude Code 上針對 86 個真實程式碼任務執行成對基準測試，比較啟用 skill 與未修改的原始工作階段。

宣稱與實際結果之間的差距不小。宣稱省下 65%，而 JetBrains 實際測得僅 8.5%，且這個數字僅在測試規模放大後才成立。早期僅用 10 個任務的測試最初顯示約 30% 的節省。

差距最終歸因於這個 skill 在真實程式碼專案中能處理與無法處理的部分，與其標題數據所測量的休閒聊天機器人對話類型不同。

「宣稱的節省來自聊天式散文回答。代理式輸出則不同。」

Shiryaev 寫道：「宣稱的節省來自聊天式散文回答。代理式輸出則不同。」他指出，程式碼、diff、工具呼叫與精確錯誤字串主導了 token 流量，而這個 skill 會原封不動保留這些內容。「只有工具呼叫之間的敘述會被壓縮，而這部分並不多。」他補充。

用穴居人語法會讓 Claude 變笨嗎？

這個 skill 首次爆紅時，Reddit 使用者 幾乎立刻提出擔憂：強迫 AI 模型以精簡、不那麼流暢的語法回答，可能會犧牲其推理能力。

JetBrains 的基準測試顯示，至少在他們測試的任務中，這種擔憂並未成立。在 86 組成對執行中，啟用 skill 與原始工作階段的任務結果在統計上沒有顯著差異。

Shiryaev 對 Caveman 的總結是：「安全、誠實呈現風格，但節省效果被過度宣傳。」

他在部落格文章中寫道：「如果你喜歡就用吧。它很有趣，而且對品質沒有可測量的影響。只是不要期待在日常代理任務中能大幅節省：高個位數百分比才是比較實際的上限。」

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