AI的“废话文学”，终于有人忍不了了

• 2026-10-03

如果你是一个重度AI编程用户，大概率经历过这样的场景： 你只想要一行正则表达式，AI却从正则的历史起源开始，洋洋洒洒给你写了五个自然段。你问一个Bug怎么修，它先来一句“当然！我很乐意帮你解决这个问题”，然后才开始正文。改一个标点符号，它把整个800行的文件重新输出了一遍。 看着API余额肉眼可见地往下掉，你忍不住仰天长叹：能不能闭嘴，直接说重点？ 这不是你一个人有这种感觉。2026年上半年，一个名叫 Caveman（穴居人）的开源项目，让全球开发者集体破防，贡献了86,000多个Star，长期霸榜GitHub Trending。 它的核心逻辑粗暴到令人发笑： 让AI像山顶洞人一样说话。删掉“the”“please”“thank you”，删掉一切不影响技术含义、却不断吞噬Token的“人类客套”。 但就是这一招，据称能平均省下65%的输出Token。 （项目地址：https://github.com/JuliusBrussee/caveman） Caveman是什么？ Caveman是开发者Julius Brussee写的一个Claude Code Skill（技能/插件）。把它装进你的AI编程助手（支持Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot等30多个平台），AI的回复风格就会从“温文尔雅的英伦管家”变成“能用三个词绝对不说四个的原始人”。 项目主页上写着两句话，基本说清了全部精神内核： “why use many token when few token do trick”（为啥要用那么多Token，少点Token不就行了） “Brain still big. Mouth small.”（脑子还在，嘴变小了。） 它不是一个新的模型，不是推理层面的优化，本质上就是一条精心编写的系统提示词（System Prompt）。它告诉AI：技术术语和代码块必须保留，报错信息原样引用——其余能砍就砍。 Caveman的火爆，与其说是一个技术事件，不如说是一次社区情绪的集中爆发。 去看看Hacker News、Reddit、推特上的讨论，你会发现开发者对AI“话痨”的抱怨已经成了一种亚文化： “我花15美元/100万Token的价格，就是为了看AI跟我道歉和寒暄？” “求求你别再对我说Certainly! Here is the...了，直接给我报错或者给我代码行不行？” “因为要改一个标点，它把整个文件重新输出了一遍，我差点破产。” 这些抱怨背后有一个结构性矛盾：AI模型越强大，它的回复就越“周到”，越喜欢把话讲完整、讲漂亮、讲到读者满意为止。但对于每天要和AI打交道的程序员来说，这种“周到”就是噪音，每一句“我很乐意帮您”背后都是白花花的银子。 Julius Brussee敏锐地抓住了这个痛点。他在README中的核心思想可以理解为： “为什么少量Token能说清楚的事，要用那么多Token去说？” Caveman的核心机制不复杂，但设计得很细致。它提供了一个SKILL.md文件，告诉AI一套全新的“说话规则”： 删除以下内容：冠词、语气填充词、客套话、犹豫性表达。 允许使用短句、碎片句。优先使用更短的同义词——说“大”而不是“庞大”，说“修”而不是“实施一个解决方案”。推荐句式结构：[问题][动作][原因]。[下一步]。 看一个对比就明白了： 【正常AI】“The reason your React component is re-rendering is likely because you are creating a new object reference on each render cycle. When you pass an inline object as a prop, React shallow comparison sees it as a different object every time, which triggers a re-render. I would recommend using useMemo to memoize the object.” 【Caveman模式】“New object ref each render. Inline object prop = new ref = re-render. Wrap in useMemo.” 从上面的对比可以看出，Caveman模式用极少的词传达了同样的技术信息。 六种模式，总有一款适合你 Caveman提供了五个压缩级别（加上normal agent共六档），随时可以通过/caveman 切换： 值得一提的是wenyan模式——文言文。中文天然就比英文“省Token”，而