Caveman — бесплатный плагин для Claude Code и других агентов: он заставляет модель отвечать короче и сжимает данные, которые она читает. В описании проекта стоит 65%, но замеры самих авторов скромнее: ответы на 10 вопросов стали короче примерно на 41%, при этом просьба «отвечай кратко» без плагина уже даёт около 38%. По входящему тексту за сессию экономия 33%. У плагина есть оговорки: по умолчанию он отправляет анонимную статистику, а модуль Auto пересылает часть запросов на сервер проекта.
Плагин Caveman сокращает расход токенов за счёт коротких ответов и сжатия данных, которые читает модель, но обещанные 65% он даёт не всегда: в собственных замерах авторов экономия на ответах ниже, а на входящем тексте — около трети за сессию. Если вы упираетесь в лимиты Claude или платите за токены, ниже: что делает плагин, что показали замеры, какие у него оговорки и как сэкономить без него.
Caveman — открытый проект на GitHub (автор JuliusBrussee, лицензия Apache-2.0). Он работает с Claude Code и другими агентами для программистов: Codex, Gemini CLI и ещё десятками. Авторы называют идею так: код остаётся точным, а «вода» в ответах пропадает. В версии 4.0 шесть модулей, каждый включается отдельно:
Устанавливается плагин двумя командами: claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman и claude plugin install caveman@caveman. Режимы переключаются командами /caveman и /ultracave, выключается всё фразой /caveman off. Для установки одной командой нужен Node.js версии 22.13 или новее.
В описании проекта стоит «около 65%», но в измерениях авторов цифры разные, потому что они относятся к разным величинам:
| Что считали | Результат | Что важно знать |
|---|---|---|
| Ответы модели на 10 вопросов, без инструкции | 6 983 токена | Отправная точка |
| То же, с просьбой «отвечай кратко» | 4 334 токена | Простая просьба уже даёт большую часть эффекта |
| То же, с режимом /caveman | 4 119 токенов | К простой просьбе добавляется около 3% |
| То же, с режимом /ultracave | 2 693 токена | Около 35% к простой просьбе |
| Входящий текст за сессию Claude Code | на 33,2% меньше | Даёт модуль Read less, в измерении 54 запуска |
| Сессия с HTML-страницами | на 9,9% дороже | Для HTML сжатия нет, в этом случае плагин не помогает |
Сами авторы оговариваются, что у вас цифры будут другими. Токены в их замерах считались токенизатором tiktoken, а не токенизатором Claude. Правила плагина тоже занимают место: около 1 160 входящих токенов. Если вы платите за запрос, а не за токены, короткие ответы ничего не экономят. Про расход на «рассуждения» модели в описании проекта ничего не сказано: цифры касаются видимого текста ответа, входящего контекста и итоговой стоимости.
caveman telemetry off или переменной DO_NOT_TRACK=1.Замеры авторов показывают, что главный эффект на ответах даёт обычная просьба. Что можно сделать сразу:
Это практические рекомендации, а не результаты измерений: эффект зависит от задач, и проверять его надо на своих запросах.
Caveman сделан для тех, кто работает с агентами для программистов: пишет и правит код, читает логи, гоняет тесты. Если вы владелец бизнеса и используете Claude в чате для текстов, идей и разбора таблиц, плагин вам почти не нужен: достаточно просить короткие ответы и не раздувать историю чата. Как встроить нейросети в маркетинг и не тратить лишнего, разобрано в статьях «ИИ для маркетинга» и «Инструменты маркетолога».
Это бесплатный проект с открытым кодом на GitHub. Он работает как плагин для Claude Code и других агентов для программистов и заставляет модель отвечать короче, а также сжимает данные, которые она читает. Лицензия Apache-2.0.
65% указаны в описании проекта, но в измерениях авторов цифры меньше: по ответам режим /caveman даёт около 41% против ответов без инструкции (но просьба «отвечай кратко» без плагина уже даёт около 38%), а по входящему тексту за сессию экономия 33,2%. Сами авторы пишут, что у вас результат будет другим.
Плагин с открытым кодом, но по умолчанию он отправляет анонимную статистику (отключается командой caveman telemetry off), а модуль Auto пересылает запросы и часть контекста на сервер проекта. С данными клиентов Auto лучше не включать.
Просить короткий формат ответа, начинать новый чат под новую задачу и давать модели только нужный кусок текста. Простая просьба отвечать кратко в замерах авторов дала основную часть эффекта.
Расскажите, какие задачи у вас повторяются: подскажу, где нейросеть реально экономит время, а где проще сделать руками.
Написать в Telegram