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English(EN) I measured the viral "talk like a caveman" token saver. A two-word prompt got most of it.

GitHub 的“穴居人”AI token 节省器是一个 Go 压缩引擎，而不仅仅是一个提示

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个流行的 GitHub 存储库，被宣传为一种可以节省 token 的“穴居人”AI 技能，实际上是一个复杂的基于 Go 的压缩引擎。该存储库的宣传声称通过让 AI“说得像穴居人一样”可以节省 65% 的 token，但这种节省是通过一个单独的代理工具实现的，该工具将输入 token 压缩了 33.2%。“穴居人”指令本身仅占存储库代码的 1.3%。当用一个真实的 C# 编程错误进行测试时，“ultracave”模式（利用了代理）实现了 63.6% 的 token 节省，验证了标题中的数字，但将其归因于错误的组件。 AI

影响 突显了 AI 营销与实际实现之间的差异，建议用户核实关于 token 节省的声明。

排序理由 对一个流行的 GitHub 存储库及其营销声明的分析。

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GitHub 的“穴居人”AI token 节省器是一个 Go 压缩引擎，而不仅仅是一个提示

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Naze Code ·

    我测试了病毒式传播的“说话像穴居人”省token技巧。一个两词提示就达到了大部分效果。

    <p>There is a repo doing the rounds called <strong>caveman</strong>. Its pitch, verbatim from its own GitHub description:</p> <blockquote> <p>🪨 why use many token when few token do trick. Viral skill + proxy for coding agents that cuts 65% of tokens by talking like a caveman.</p>…

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