ClaudeCode爆款插件推荐之caveman,你的省token神器

“ 不是在学习，就是在学习的路上。。。。。。”

Caveman是一个为ClaudeCode设计的插件，目的是减少与AI交互时的Token消耗。它不改变模型本身，而是通过修改输入提示词的结构，让AI输出更紧凑、更高效的内容。其核心机制是“语义压缩”，强制AI删除语言中的冗余部分，只保留技术核心

地址：https://github.com/JuliusBrussee/caveman

特点

Caveman的主要特点是通过去除冗余词汇来降低Token使用量，并在特定场景下提升任务效率。

效率与成本数据对比

在内部技术讨论、代码重构和错误日志摘要等场景中，Caveman能有效减少资源占用。但在需要情感交流或详细解释的场景（如教学材料、外部API文档）中，其输出的可读性会下降，不适合直接使用。

怎么用

使用Caveman需要在与AI交互的提示词中加入特定的约束规则。

1. 删除冗余：在指令中明确要求AI剔除冠词（a/an/the）、填充词（just/really）、客套话（sure/certainly）和犹豫性表达

2. 保留骨架：允许使用短句和碎片句，不要求完整语法，但必须保留技术术语、代码块和错误信息的完整性

3. 模式化表达：采用“[thing][action][reason]”的结构进行输出。例如，将“请帮我写一个Python函数来计算斐波那契数列”压缩为“Write Python function: Fibonacci(n). Return nth value.”