Caveman 模式削减编码代理响应 Token

先解决的输出膨胀问题

在多轮编码代理任务里，模型常常把 token 花在复述计划、解释每一步、重复上下文或生成过度礼貌的收尾上。当目标只是给出 patch、命令、diff 或一条风险提醒时，这些内容不会提升正确性，只会拉高输出成本，还会挤占长上下文预算。

Caveman 模式如何压缩响应

该技能面向 Claude Code 风格 的编码代理环境，核心行为是把响应约束到技术必要部分：

• 保留事实、代码变更、命令、边界条件和风险提示；
• 删除重复解释、空泛总结和不改变结果的修饰；
• 用简短标签区分改动点、验证方式和未决问题；
• 遇到歧义、权限、数据删除、生产变更等高风险场景时，显式询问或警告，而不是一味压缩。

适用边界

它适合自动修复、批量代码评审、CI 评论、长上下文 agent 等需要控制输出 token 的场景。但它不能替代验证、测试和审计：压缩掉的如果是必要说明，会让团队无法判断影响范围。上游资料未提供可自动提取的安装或用法说明，在敏感工作流中启用前应先查看 upstream 项目。