Caveman — как заставить Claude (и другие AI) говорить как пещерный человек и экономить до 75% токенов

1. Диагноз. Почему вообще понадобился Caveman

Поднял Claude Code. Гоняешь его на проде, в pet-проекте, на ревью. И каждый месяц видишь одно и то же: токены кончаются быстрее чем кофе в понедельник. Знакомо?

Caveman Claude — это skill, который решает ровно эту боль. Один npm-пакет, одна строка установки, и агент перестаёт тратить токены на «Sure, I’d be happy to help you with that». По факту платишь только за код и суть.

Что получишь в итоге:

• Понимание как работает Caveman изнутри — без магии
• Установку за 30 секунд на macOS, Linux и Windows
• Шесть уровней сжатия от lite до wenyan-ultra
• Реальные бенчмарки и где экономия 87%, а где жалкие 22%
• Когда Caveman огонь, а когда лучше выключить и не позориться

Время на всё — минут 15. Из них десять на чтение, пять на установку и тест. Никаких dependencies кроме Node.js и установленного Claude Code либо Cursor.

2. Что такое Caveman и почему «caveman talk» режет токены

Caveman — это viral observation, доведённое до состояния готового инструмента. Идея простая: LLM по умолчанию обучены отвечать вежливо, развёрнуто и с обилием связок. «Конечно, я с радостью помогу. Дело в том, что…». Каждое такое начало — это от 5 до 15 токенов на ровном месте.

Julius Brussee взял эту идею и упаковал в skill для Claude Code. Skill — это markdown-файл с YAML frontmatter, который Claude подтягивает при старте сессии. Внутри него инструкция: говори телеграфно, без артиклей, без вежливости, без хеджирования. Код пиши нормально. Технические термины не трогай.

Принцип на одном примере

Возьми типичный ответ Claude про React.

Обычный режим (69 токенов):

The reason your React component is re-rendering is likely because 
you're creating a new object reference on each render cycle. 
When you pass an inline object as a prop, React's shallow comparison 
sees it as a different object every time, which triggers a re-render. 
I'd recommend using useMemo to memoize the object.

Caveman режим (19 токенов):

New object ref each render. 
Inline object prop = new ref = re-render. 
Wrap in useMemo.

Тот же ответ. Тот же фикс. Минус 50 токенов. Умножь на 100 запросов в день — получишь экономию, на которую можно купить пиво после закрытого инцидента.

Что Caveman убивает, а что трогать запрещено

Вот тут важно: Caveman режет только output. Reasoning-токены (которые тратятся на «думание» модели) остаются. Автор в README пишет прямо: «Caveman no make brain smaller. Caveman make mouth smaller».

Почему это вообще работает на качество

В марте 2026 вышла работа «Brevity Constraints Reverse Performance Hierarchies in Language Models». Если коротко — авторы нашли что ограничение моделей по длине ответа на некоторых бенчмарках поднимает точность на 26 процентных пунктов и переворачивает рейтинги моделей. По факту: меньше слов часто означает больше дела. Меньше места для галлюцинаций, меньше возможностей развести воду.

Caveman работает на этом же принципе, только без научных публикаций — просто берёт и заставляет модель не размазывать.

3. Шесть уровней сжатия — от lite до wenyan-ultra

Caveman — не один режим, а шесть. У каждого свой trade-off между читаемостью и сжатием.

Уровень держится до конца сессии или пока не сменишь вручную. Никакого drift — Caveman не «забывает» режим через 20 ответов.

4. Бенчмарки — где экономия 87%, а где почти ноль

Автор вынес реальные замеры с Claude API в репозиторий. Не «верю на слово», а воспроизводимые цифры. Вот таблица из README:

Смотри что получается. На объяснениях и многословных задачах — 80-87%. На задачах где модель и так пишет компактно (рефактор кода, архитектурные обсуждения) — 22-30%. Это честная статистика, не маркетинг.

Почему разброс такой большой

Объяснения — это где LLM любит расписывать. «The reason this happens is because…» — модель будто получает удовольствие от длинных объяснений. Тут Caveman режет до костей, экономия максимальная.

Код-ориентированные задачи — рефактор, архитектура — там и без Caveman ответ компактный. Сжимать особо нечего. Получишь 20-30%, и это потолок.

5. Архитектура skill — как Caveman внедряется в Claude Code

Чтобы понять что ставится на машину, посмотри на схему.

По факту это три части:

• SKILL.md — markdown с инструкциями для агента
• hooks — bash-скрипты которые вешаются на SessionStart и UserPromptSubmit события Claude Code
• Flag-файл .caveman-active — лежит в $CLAUDE_CONFIG_DIR (или ~/.claude если переменная не задана)

Когда ты пишешь «caveman mode» в чат — UserPromptSubmit hook ловит фразу, пишет «full» во flag-файл. SessionStart hook на старте новой сессии этот flag читает и подгружает skill. Когда говоришь «stop caveman» — flag удаляется, агент возвращается в нормальный режим.

Вся логика лежит в публичном репо, посмотреть можно глазами. Никакой телеметрии, никаких внешних запросов — чистый local-first инструмент.

6. Рецепт. Установка за 30 секунд

Подготовка

Что нужно перед установкой:

• Node.js 18+ — нужен для npx
• Claude Code, Codex или один из 40+ поддерживаемых агентов
• Доступ к ~/.claude/ на запись
• Желательно git — пригодится для обновлений и форков

Проверь что Node на месте:

node --version
npx --version

Должно показать что-то типа v18.x или выше. Если показывает «command not found» — поставь Node с nodejs.org либо через nvm. На macOS проще через brew:

brew install node

Шаг 1. One-line install через npx skills

Универсальный способ для всех агентов. Работает на macOS, Linux и Windows.

npx skills add JuliusBrussee/caveman

Что произойдёт. Команда стянет skill в ~/.claude/skills/caveman/, поставит hooks в ~/.claude/hooks/, пропатчит ~/.claude/settings.json чтобы зарегистрировать SessionStart и UserPromptSubmit события и подключит statusline-индикатор.

Никаких прав root не нужно. Всё ставится в домашнюю папку.

Шаг 2. Альтернатива через Claude Code plugin marketplace

Если ты уже используешь plugin marketplace в Claude Code — можно через него:

claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman
claude plugin install caveman@caveman

Этот способ удобнее тем что обновления идут через тот же канал что и остальные плагины. Минус — нужна свежая версия Claude Code с поддержкой plugin marketplace.

Шаг 3. Установка для Codex

Для Codex алгоритм чуть другой:

• Клонируй репо: git clone https://github.com/JuliusBrussee/caveman
• Открой Codex в этой директории
• Запусти команду /plugins внутри Codex
• Найди Caveman в списке
• Жми Install

После установки тригер тот же — но через $caveman вместо /caveman.

Шаг 4. Cursor, Windsurf, Cline, Copilot и остальные

Для агентов которые не используют Claude Code skill-систему, у Caveman есть отдельные rule-файлы. Они генерируются CI из rules/caveman-activate.md и автоматически расходятся по типам агентов с правильными frontmatter (Cursor хочет alwaysApply: true, Windsurf хочет trigger: always_on).

Установка одинаковая — через npx skills add. Скрипт сам определит какой агент у тебя стоит и поставит нужный файл. Если хочешь поставить руками — скачай rules/caveman-activate-cursor.md из репо и положи в .cursorrules либо .cursor/rules/ в корне проекта.

7. Проверка. Как понять что Caveman работает

После установки — перезапусти Claude Code (или Codex, Cursor, что у тебя). При новой сессии должен появиться statusline-индикатор.

[CAVEMAN]       # full режим
[CAVEMAN:LITE]  # lite режим
[CAVEMAN:ULTRA] # ultra режим

Если индикатора нет — открой ~/.claude/settings.json и проверь что hooks зарегистрированы:

cat ~/.claude/settings.json | grep -i caveman

Должны быть упоминания caveman в секциях hooks и statusline. Если ничего не нашлось — повтори установку через npx, скрипт перезапишет настройки.

Дальше открой Claude и тестовый запрос:

caveman mode

Объясни что такое event loop в Node.js

Если работает — получишь что-то вроде:

Node.js single-thread. Event loop = while(tasks) { run(task) }.
Phases: timers, pending, idle, poll, check, close.
I/O non-blocking via libuv thread pool.

Если получаешь обычное «Конечно! Event loop в Node.js — это…» — значит skill не подцепился. Иди в раздел осложнений ниже.

Проверка экономии токенов

В Caveman встроена команда статистики. После пары сессий запусти в Claude:

caveman stats

Покажет сколько токенов ты сэкономил с момента установки. Цифры считаются локально, никуда не отправляются.

8. Полезные фичи помимо основного режима

Caveman — это не один skill, а пакет из четырёх. Базовый caveman режим плюс три отдельных модуля.

Compress input — режет 46% входных токенов

Эту фичу часто пропускают. Caveman умеет сжимать не только output, но и input — то что ты сам пишешь в промпт. Команда:

compress

Активирует режим в котором Claude перед обработкой переписывает твой промпт в caveman-стиле. По замерам автора экономит около 46% input токенов на сессию. Особенно полезно если ты перетаскиваешь большие куски документации в чат.

Terse commits — короткие коммиты автоматом

Если попросишь Claude написать commit message — Caveman сделает его в формате Conventional Commits, ≤50 символов, фокус на «почему», а не «что». Пример вместо «Updated the user authentication middleware to fix the bug with token expiry validation» получишь «fix(auth): expiry check off-by-one».

Это отдельный sub-skill который активен независимо от основного caveman режима. Удобно когда хочешь чтобы коммиты были чистыми, а ответы — нормальными.

One-line PR reviews

Ревью PR в формате одной строки на коммент:

L42: bug: user null after logout
L67: perf: O(n^2) loop, use Set
L89: nit: typo "recieve"

Удобно для быстрого скана. Минус — теряются длинные обоснования. Если ревьюишь критичный код — лучше отключи и пиши ревью нормально.

Cavekit — расширение для пайплайна разработки

Если caveman зашёл — посмотри на Cavekit от того же автора. Это уже не просто skill для сжатия, а полноценный плагин для Claude Code: ставит пять skills (spec, build, check + caveman + backprop), даёт slash-команды /ck:spec, /ck:build, /ck:check для spec-driven разработки. Caveman там используется для token compression, но это уже инструмент другого уровня — для тех кто хочет проектировать через blueprints.

9. Осложнения. Что может сломаться

# Проверь синтаксис JSON
cat ~/.claude/settings.json | python3 -m json.tool

# Если ругается - скорее всего скрипт установки оставил битый файл
# Бэкап и переустановка
cp ~/.claude/settings.json ~/.claude/settings.json.bak
npx skills add JuliusBrussee/caveman --force

# Обновить skill до последней версии
npx skills update JuliusBrussee/caveman

echo $CLAUDE_CONFIG_DIR
ls -la ~/.claude/skills/caveman/
ls -la $CLAUDE_CONFIG_DIR/skills/caveman/ 2>/dev/null

Если skill в одном месте, а конфиг в другом — либо унифицируй переменную, либо переставь skill через npx (он сам разберётся).

Ошибка npx ENOENT при установке

npm error code ENOENT
npm error syscall open
npm error path /Users/you/package.json

Причина — npx запускается из директории где нет package.json и сходит с ума. Перейди в любую папку где есть проект, либо в домашнюю:

cd ~
npx skills add JuliusBrussee/caveman

Cursor не подхватывает caveman rules

В Cursor нужен файл .cursor/rules/caveman.mdc с правильным frontmatter. Если ставил через npx skills и не работает — скорее всего Cursor сидит на старой версии rule-формата. Проверь версию Cursor (Help → About) и обнови до 0.42+.

Если обновить нельзя — забери файл вручную из репо:

cd /path/to/your/project
mkdir -p .cursor/rules
curl -o .cursor/rules/caveman.mdc \
  https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/rules/caveman-cursor.mdc

Перезагрузи Cursor — должно подцепить.

10. Когда Caveman огонь, а когда лучше выключить

По факту Caveman — не серебряная пуля. Есть задачи где он сэкономит тебе пол-зарплаты. Есть где он создаст проблем больше чем решит.

Caveman работает отлично:

• Дебаг и troubleshooting — короткие точные ответы
• Объяснения концепций где обычно Claude льёт воду
• Конфиги и команды — там где нужен код, а не лекция
• Code review одной строкой
• Быстрые вопросы про синтаксис, библиотеки, API
• Документация в формате «cheat sheet»
• Когда работаешь один и читаемость для команды не важна

Caveman лучше выключить:

• Документация для команды и заказчика — caveman читать тяжело новичкам
• Объяснения для ревью когда нужен длинный контекст «почему так»
• Architecture decisions — там нужны нюансы и trade-offs
• Onboarding-материалы
• Презентации и тексты для нетехнической аудитории
• Когда модель и так отвечает компактно (рефактор кода) — экономия копеечная

Выключение — одна фраза в чат:

stop caveman

Или альтернатива:

normal mode

Flag-файл удаляется, агент возвращается к стандартному стилю до следующей активации.

11. Альтернативные подходы к экономии токенов

Caveman — самый громкий, но не единственный путь.

Системный промпт «Be terse»

Самый простой вариант. Добавь в системный промпт инструкцию вида «Be concise. No filler. Skip pleasantries. Code over prose». Это даст 30-50% экономии без всяких skills. Минус — никакой структуры, никаких уровней, и модель «забывает» инструкцию через десяток сообщений.

Сравнение:

Свой Claude Code skill

Если стиль Caveman не подходит — напиши свой skill. Формат документирован в документации Claude Code. По сути это markdown с YAML frontmatter и инструкциями для агента. Можно сделать «mid-caveman» — без артиклей, но с нормальной грамматикой.

Преимущество — полный контроль. Можешь сделать стиль точно под свою команду и проект. Недостаток — нужно писать и поддерживать самому.

Output token limits через API

Если работаешь напрямую с Claude API — поставь max_tokens на разумное значение. Это hard limit, после которого модель просто обрывается. Грубо, но работает. Для интерактивной работы не подходит — обрывы на середине мысли раздражают сильнее чем длинные ответы.

Prompt caching

Если у тебя длинный системный промпт или большой контекст — Anthropic поддерживает prompt caching на API. Не сжимает выход, но кешированные input-токены стоят в 10 раз дешевле. Хорошо комбинируется с Caveman: input через cache, output через caveman.

Связанные форки и расширения

После того как Caveman завирусился, появились родственные инструменты от того же автора. Cavekit — для spec-driven разработки. cavemem — расширение для долгой памяти агента. На GitHub можно найти community-форки с настроенными уровнями под отдельные языки и фреймворки.

12. Профилактика. Как не сломать продакшн пещерным режимом

Не используй Caveman в shared-конфигах

Если у тебя в проекте лежит .cursor/rules или .claude/skills которые комитятся в репо — все остальные ребята из команды получат caveman режим без своего согласия. Не круто. Держи Caveman в личном ~/.claude/, не в проекте.

Бэкап settings.json до и после установки

Скрипт установки правит ~/.claude/settings.json. Если у тебя там кастомные hooks или настройки — сделай бэкап.

cp ~/.claude/settings.json ~/.claude/settings.json.before-caveman
npx skills add JuliusBrussee/caveman
diff ~/.claude/settings.json.before-caveman ~/.claude/settings.json

После установки прогони diff — увидишь что именно изменилось. Если что-то сломалось, откатываешь файл и удаляешь skill вручную.

Откат и удаление

Удаление через npx skills:

npx skills remove JuliusBrussee/caveman

Скрипт уберёт skill из ~/.claude/skills/, удалит hooks и почистит settings.json.

Если что-то не убралось руками:

rm -rf ~/.claude/skills/caveman
rm -f ~/.claude/hooks/caveman-*
rm -f ~/.claude/.caveman-active

И отредактируй ~/.claude/settings.json — выкини секции с упоминанием caveman.

Мониторинг расхода токенов

Чтобы понять какая реальная экономия в твоём workflow — мониторь usage. В Anthropic Console есть dashboard по расходу. Сделай скриншот за неделю до Caveman и за неделю после. Реальные цифры на твоих задачах часто отличаются от бенчмарков из README.

В самом Caveman есть встроенная статистика:

caveman stats

Покажет сколько токенов ушло на input, сколько на output, сколько ты сэкономил по сравнению с baseline. Цифры локальные, не отправляются никуда.

Безопасность skill-системы

Caveman сам по себе безопасен — это markdown с инструкциями, не исполняемый код. Hooks — bash-скрипты, лежат в ~/.claude/hooks/. Их легко прочитать глазами:

cat ~/.claude/hooks/caveman-session-start.sh
cat ~/.claude/hooks/caveman-prompt-submit.sh
cat ~/.claude/hooks/caveman-statusline.sh

Все три — простые скрипты на 20-50 строк. Если ставишь Caveman из основного репо JuliusBrussee/caveman — там код проверяемый. Форки и community-плагины смотри глазами перед установкой.

13. FAQ

Почему Caveman не работает после установки?

Самая частая причина — не перезапустил Claude Code. Skills подгружаются при старте сессии, не на лету. Закрой и открой агент. Если не помогло — проверь ~/.claude/settings.json на валидность JSON и наличие записей про hooks. В половине случаев настройки бьются если у тебя уже было что-то кастомное в этом файле.

Как проверить что Caveman реально экономит токены, а не просто выглядит коротко?

Запусти команду caveman stats — покажет статистику по сессиям. Дополнительно — открой Anthropic Console (console.anthropic.com), сравни usage за период до и после установки. Цифры по input + output должны заметно упасть. Если не упали — значит skill не активен или ты гоняешь задачи где экономии и так нет.

Что делать если Caveman ломает форматирование в важной задаче?

Переключись на lite-режим: «caveman lite». Он убирает только filler, не трогает структуру списков и markdown. Альтернатива — выключи на одно сообщение фразой «stop caveman», получи нормально оформленный ответ, потом включи обратно «caveman mode». Flag-файл переключается за миллисекунды.

Чем Caveman отличается от обычного «be terse» в системном промпте?

Caveman даёт стабильные 65-75% экономии, не съезжает в drift через десять сообщений и работает в 40+ агентах сразу. Простой «be terse» в промпте даёт 30-50% и теряет силу к середине сессии. Плюс у Caveman есть уровни, статистика, hooks для статусной строки и независимые sub-skills для commits и review. Это инструмент, а не однострочник.

Caveman работает с reasoning-моделями типа Claude Opus с extended thinking?

Да, но с нюансом. Caveman режет только output. Reasoning-токены (которые тратятся внутри extended thinking) остаются нетронутыми. Если основная стоимость у тебя — на reasoning, экономия будет меньше чем заявлено. Если на output — экономия как в бенчмарках.

Можно ли использовать Caveman на русском языке?

Технически — да, попроси Claude отвечать по-русски в caveman-режиме. На практике — экономия будет меньше. Skill заточен под особенности английского (артикли, вспомогательные глаголы), на русском filler структурирован иначе. Для серьёзной работы на русском проще написать свой skill с инструкциями типа «без вводных, без вежливости, фрагменты».

Сколько звёзд у проекта на GitHub?

На момент проверки в мае 2026 у репозитория JuliusBrussee/caveman около 928 звёзд и 21 fork. Цифры растут — проект завирусился после первых обсуждений на Hacker News и Reddit в начале весны.

Чем Caveman отличается от Cavekit?

Caveman — это один skill про сжатие текста. Cavekit — это полноценный плагин для Claude Code с пятью skills (spec, build, check, caveman, backprop) и набором slash-команд для spec-driven разработки. Caveman входит в Cavekit как один из модулей. Если нужна только экономия токенов — ставь Caveman. Если хочешь полный workflow от спеки до работающего кода — смотри в сторону Cavekit.

14. Прогноз

Что ты сделал к этому моменту. Поставил skill через npx skills add, проверил активацию через statusline, протестировал на типовых запросах и увидел разницу до/после в количестве токенов. Если всё пошло гладко — у тебя теперь работает агент, который не льёт воду и не тратит твой бюджет на «Sure, I’d be happy to help».

Что теперь работает иначе. Каждый ответ короче в 2-4 раза. Скорость ощутимо выше — модели нужно генерировать меньше токенов. Месячный счёт за API упадёт на 40-60%, если у тебя стандартный mix задач. Если основа работы — объяснения и troubleshooting, экономия может быть и 70%. Если ты пишешь много кода и ревью — ближе к 30-40%, но всё равно ощутимо.

Если не заработало — пиши в комментарии, разберёмся. И не забудь поставить звёздочку автору на JuliusBrussee/caveman — мужик красавец, всё опубликовал в open-source, заслужил.