開發者正在讓 Claude 像穴居人一樣說話來降低成本——而且真的有效

簡而言之

• 一名開發者發現，強迫 Claude 用穴居人說話會大幅砍掉輸出 tokens，進而使成本降低，最高可達 75%。
• 網路立刻把它變成一個 GitHub 技能。
• 由於 Anthropic 對每個輸出 tokens 收費高得驚人，grunt-mode 與其說是玩笑，不如說是一種預算策略。

在提示工程與表演藝術之間的某個地帶，上週一位開發者在 Reddit 上發布了一項發現，讓 AI 社群先笑出來、卻又在還沒注意之前就已先造成影響：教 Claude 用史前人類的方式溝通，看看你的 token 帳單會縮水到最高 75%。 這篇貼文在上週打上 r/ClaudeAI，迄今已累積超過 400 則留言和 10K 投票——這種同時兼具真實技術洞見與荒誕喜劇的罕見組合，正是網路常常會獎賞的類型。

機制很簡單。開發者沒有讓 Claude 先用客套話暖場，而是逐步敘述它採取的每一步，最後再提供協助的邀請；藉此限制模型使用更短、更精簡的句子。先用工具、先給結果，不做解釋。一個原本約會消耗 180 個輸出 tokens 的一般網頁搜尋任務，降到了大約 45。原始發布者聲稱，透過讓模型「像是剛剛才發現了火」的口吻，可以把輸出最多降低 75%。

用穴居人的說法，正如一位 Redditor 所說：「為什麼要花時間用一大堆字說很多，當幾個字就能辦到這招呢？” 這項技巧不會觸及的是輸入上下文：完整的對話歷史、已附加的檔案，以及模型在每一次回合都會重新讀取的系統指令。這些輸入通常會遠遠超過輸出，尤其是在較長的程式碼工作階段。以計算所有輸入的真實情境來看，節省大約只有 25%，而不是 75%。仍然很有意義，只是並非標題數字。  另外，餵模型一般的指令也是個好主意。不要把它搞成「穴居人」那種講法，因為它可能會一路滑進「垃圾進、垃圾出」的狀況。

還有一個問題是智能退化。串文中的少數研究者主張，強迫 AI 進入較不成熟的角色扮演，可能會實際損害它的推理品質——也就是說，語言層面的限制可能會滲入認知層面。這個疑慮尚未被明確地定論，但在評估結果時，值得納入考量。 技能好，技能就會病毒式傳播 儘管有這些顧慮，這項技巧幾乎立刻在 GitHub 找到了第二次生命。 開發者 Shawnchee 把這套規則封裝成一個獨立的穴居人技能，能相容於 Claude Code、Cursor、Windsurf、Copilot，還有超過 40 個其他代理（agents）。這個技能把做法萃取成 10 條規則：不要有填充詞、先執行再解釋、不要有元評論、不要有前言、不要有後記、不要工具宣告、只有在需要時才解釋、讓程式碼自己說話、把錯誤當作需要修正的東西，而不是逐一描述。 repo 裡的基準測試，使用 tiktoken 驗證，顯示在網頁搜尋任務上輸出 tokens 可降低 68%、在程式碼編輯上降低 50%、在問答交流上降低 72%——四種標準任務的平均輸出降低為 61%。

另一個由開發者 Julius Brussee 共同維護的平行 repo 採取了略微不同的做法，將同一個想法包裝成一個 SKILL.md 檔案，並且在 GitHub 上有 562 個 stars。規格如下：像聰明的穴居人那樣回覆，刪掉文章、填充詞與客套話，保留所有技術實質。程式碼區塊保持不變。錯誤訊息要逐字引用。技術術語維持不動。穴居人只會用英文外殼包裝那些事實。

這個版本甚至還提供不同模式，讓你決定想刪除多少內容，並可在 Normal、Lite、Ultra 之間切換。這些模型做的是完全相同的工作，但會提供更短得多的答案，因此長期下來能省下大量成本。

更廣泛的成本情境，讓這個笑話更有「殺傷力」。（就每個 token 的價格而言）Anthropic 是最昂貴的模型之一。對於正在運行代理式工作流程、每次會話要來回數十回合的開發者來說，輸出冗長並不是什麼風格抱怨。那是一個帳列項目。如果穴居人 grunt 能取代對模型剛剛做了什麼的五句話摘要，那些省下的 tokens 就會在成千上萬次 API 呼叫累積起來。 穴居人技能可以透過一個指令用 skills.sh 安裝，並且可在所有專案中全域運作。無論它是否讓 Claude 的表達稍微沒那麼有文采，它已經讓大量開發者明顯不再那麼心煩。