caveman

CavemanはAI駆動のコーディングアシスタント向けに2つの相補的なコンポーネントを提供する。1つ目は「スキル」と呼ばれるルールファイルで、エージェントの応答内の自然言語部分をコード、コマンド、ファイルパス、エラーメッセージには一切手を入れずに簡潔なキャヴマン調の表現に書き換える。リポジトリのベンチマークでは、10の典型的なコーディングプロンプトにおいて平均出力トークンが約65%削減されている。 2つ目のコンポーネントはエージェントとLLMプロバイダの間に設置されるローカルプロキシで、JSON、ログ、コード、diff、検索結果、テキスト/HTMLなどの着信ペイロードを解析し、アップストリーム送信前に圧縮する。元のデータの正確な復元のためにSQLiteバックアップを保持する。報告されている入力トークンの削減率は全体で約33%で、大規模なログやCSVデータではさらに高い削減率を示す。 インストールは小さな「rock」（スキル）と大きな「rock」（プロキシ）に分かれている。スキルは単一のnpxコマンドで追加でき、対応するエージェント内で/cavemanコマンドを通じて有効化する。プロキシはnpmでグローバルインストールし、caveman CLIで設定する。このCLIはClaude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI、Aider、Kilo Code、Qwen Code、opencode、Hermes、OpenClaw、Piなどのエージェントをラップできる。CLIにはUnixまたはWindowsシステムでの自動検出とセットアップのためのフルインストーラースクリプトも含まれる。 Cavemanには動作を制御する一連のコマンドが付属している。/caveman [lite|full|ultra|wenyan-lite|...|off]で圧縮強度を選択でき、caveman-commitは簡潔なコミットメッセージ、caveman-reviewは一行的なコードレビュー、caveman-compressはmarkdownファイルの縮小、caveman-statsはトークン使用量の表示、caveman-learnは履歴セッションデータの分析とトークン節約の改善提案を行う。その他のユーティリティとして、ブラウズ圧縮、メモリ呼び出し、スキルテキストのピクセルモード画像変換、A/Bトライアルレポートなどがある。 プロジェクトにはスキルとプロキシの詳細なベンチマークテーブルに加え、各ペイロードタイプに対する圧縮の仕組みと、文脈をトークン予算に収めるためにBM25、新規性、エラーシグナルによる関連度ランキングが適用される方法に関するドキュメントが含まれる。すべての変換は可逆で、元のコンテンツはローカルストアから取得可能。 プライバシーが重視されており、スキルとプロキシはユーザーのマシン上で完全に実行され、アカウントは不要で、デフォルトでは匿名の利用統計（コマンド名とトークン数）のみが送信される。ユーザーは単一のコマンドまたは環境変数の設定でテレメトリを恒久的に無効化できる。 ライセンスは分割されており、スキル、CLI、SDKおよび関連コードはMITライセンス、ランタイムエンジンはBSL-1.1のソース可利用ライセンスで、変更日以降は完全にオープンソースとなる。 全体として、Cavemanは正確性や可読性を犠牲にすることなくエージェントが話す量を読み込む量を減らすことで、AI支援コーディングのコストとレイテンシを削減することを目指している。