JuliusBrussee/caveman
AI 코딩 비서가 '원시인 말투'로 답하고 덜 읽게 만들어 토큰 비용을 줄이는 도구
Caveman은 Claude Code 같은 AI 코딩 에이전트가 짧고 투박한 말투로 답변하게 만들어 출력 토큰을 줄이는 스킬로 시작했다. 이후 프록시 기능을 추가해 에이전트가 매번 읽어들이는 도구 목록, 로그, 대화 기록 같은 입력 데이터 자체도 압축한다. 고정된 벤치마크에서 입력 토큰을 33.2% 줄였고, 원래 스킬은 답변 출력 토큰을 평균 65% 줄였다.
무엇을 하는 레포인가
- 에이전트의 답변을 짧게 만드는 것에서 시작해, 이제는 에이전트가 읽는 데이터(도구 설명, 파일, 로그, 대화 기록)까지 압축한다
- 로컬 프록시가 코드·JSON·로그·검색결과 등 데이터 종류별로 다른 압축 방식을 적용하고, 원본은 항상 디스크에 남겨 필요하면 그대로 복구 가능하다
- 글자가 빽빽한 텍스트를 이미지(PNG)로 바꿔 비전 모델에 넣으면 텍스트 토큰보다 이미지 토큰이 훨씬 싸다는 점을 이용하는 '픽셀 모드'도 제공한다
- 고정된 54회 실행 벤치마크에서 기존 Claude Code 대비 입력 토큰 33.2% 절감, 18개 정답 확인 테스트를 모두 통과했다
- 원래 스킬만 쓰면 답변 출력 토큰은 평균 65% 줄지만, 입력·추론 토큰은 그대로이고 스킬 자체가 턴마다 1~1.5천 토큰을 추가로 쓴다는 점을 README에서 직접 밝히고 있다
왜 중요한가
AI 코딩 도구를 자주 쓰는 개발자에게는 토큰 사용량이 곧 비용이자 속도 문제인데, 이 저장소는 답변만이 아니라 에이전트가 읽는 데이터량까지 줄여 실질적인 비용 절감 여지를 보여준다. 다만 저장소 스스로 '정직한 숫자'라는 문서를 두어 과장 없이 언제 이득이고 언제 손해인지 밝히는 태도가 신뢰도 판단에 참고가 된다.
이 레포의 용어
레포 원문 소개 (영문)
Claude Code skill that cuts 65% of tokens by talking like caveman
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