caveman

Caveman은 AI 기반 코딩 어시스턴트를 위한 두 가지 보완적 구성 요소를 제공합니다. 첫 번째는 "스킬"입니다. 이 규칙 파일은 에이전트의 응답에서 자연어 부분을 짤막한 캐브맨 스타일의 표현으로 바꾸면서 코드, 명령어, 파일 경로, 오류 메시지는 그대로 둡니다. 저장소의 벤치마크에 따르면 일반적인 코딩 프롬프트 10개 기준으로 평균 출력 토큰이 약 65% 절감됩니다. 두 번째 구성 요소는 에이전트와 LLM 공급자 사이에 위치하는 로컬 프록시입니다. 이는 incoming 페이로드(JSON, 로그, 코드, diff, 검색 결과, 텍스트/HTML)를 분석해 업스트림으로 전송되기 전에 압축하고, 원래 데이터의 SQLite 백업을 보관해 정확한 복구가 가능합니다. 보고된 입력 토큰 절약율은 전체적으로 약 33%이며, 대형 로그나 CSV 데이터의 경우 더 큰 절감이 나타납니다. 설치는 작은 "rock"(스킬)과较大的인 "rock"(프록시)로 나뉩니다. 스킬은 단일 npx 명령어로 추가되고 지원되는 에이전트 내부에서 /caveman 명령어로 활성화됩니다. 프록시는 npm을 통해 전역 설치되며 caveman CLI로 구성됩니다. 이 CLI는 Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, Aider, Kilo Code, Qwen Code, opencode, Hermes, OpenClaw, Pi 등 에이전트를 감쌀 수 있습니다. CLI는 Unix 또는 Windows 시스템에서 자동 감지 및 설치를 위한 완전한 설치 스크립트도 제공합니다. Caveman은 동작을 제어하기 위한 여러 명령어를 포함합니다: /caveman [lite|full|ultra|wenyan‐lite|...|off]로 압축 강도를 선택하고, caveman‐commit은 간결한 커밋 메시지를, caveman‐review는 한 줄 코드 리뷰를, caveman‐compress는 markdown 파일을 축소하며, caveman‐stats는 토큰 사용량을 조회하고 caveman‐learn은 과거 세션 데이터를 분석해 토큰 절약 방법을 제안합니다. 추가 유틸리티로는 브라우징 압축, 메모리 복구, 스킬 텍스트를 이미지로의 픽셀 모드 변환, A/B 테스트 리포팅 등이 있습니다. 프로젝트에는 스킬과 프록시 모두에 대한 상세한 벤치마크 표와 각 페이로드 유형별 압축 작동 방식, 관련성 순위(BM25, 최근성, 오류 신호)가 토큰 예산에 맞게 적용되는 방법에 대한 문서가 포함되어 있습니다. 모든 변환은 가역적이며 원본 콘텐츠는 로컬 저장소에서 조회할 수 있습니다. 프라이버시가 강조됩니다: 스킬과 프록시는 완전히 사용자 기계에서 실행되며 계정이 필요 없고 기본값은 비식별 사용 통계(명령어 이름 및 토큰 수)만 전송됩니다. 사용자는 단일 명령어나 환경 변수 설정으로 텔레메트리를 영구적으로 비활성화할 수 있습니다. 라이선스는 분리되어 있습니다: 스킬, CLI, SDK 및 관련 코드는 MIT 라이선스이며 런타임 엔진은 BSL‐1.1 소스 이용 가능 라이선스로 특정 변경 날짜 이후 완전히 오픈소스가 됩니다. 전반적으로 Caveman은 정확성이나 가독성을 희생하지 않으면서 에이전트가 덜 말하고 덜 읽도록 함으로써 AI 지원 코딩의 비용과 지연 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.