AIエージェントのトークン消費を削減するために、簡潔な返答スタイルと通信内容の圧縮を実現するツールです。
優良食堂ギット飯が実際に動かして検証し、選んだリポジトリです解説ページへ →中辛 の解説
Go製の軽量ツールで、Claude Code・Codexなど30以上のエージェントに対応しています。スキル（返答スタイル変換）、プロキシ（ログ・テスト出力の圧縮）、ミドルウェア（LangChainやOpenAI APIのラッパー）の3つの形態で利用でき、JetBrainsによる実測では品質低下なしに出力トークンを8.5%削減、Adobeの研究ではモデル全体で1.4～3倍のコスト削減を報告しています。デモ動画はThePrimeagenによる反応動画が代表的です。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- Claude CodeやCursorなどのAIコーディングエージェントの実行コストを削減する場合
- ログ・テスト出力・JSONなど大量のデータをエージェントに読ませるとき
- LangChainやOpenAI SDKを使った独自エージェントアプリケーションで出力トークンを圧縮したい場合
主な機能
ほかとの違い
Adobe ResearchとJetBrainsの第三者評価により、品質低下なしに出力トークン8.5%削減、プロキシ経由では入力トークン33.2%削減を実証しており、単なるプロンプト変更ツールではなく、エージェント・プロキシ・ミドルウェアの統合アーキテクチャでシステム全体のトークンコストを最適化する点が差別化要因です。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Node.js 22.13以上（スキルとプロキシの利用時）
- Python 3.13以上（ミドルウェア利用時）
すぐに始める
- スキル（返答スタイル変換）をインストールします。
npx skills add JuliusBrussee/caveman -g
-
エージェント内で
/cavemanと入力して有効化します。 -
質問を入力し、簡潔な返答を確認します。
-
フルインストーラー（プロキシを含む）を実行する場合：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/v2.7.0/install.sh | bash
- プロキシをセットアップします。
npm install -g @caveman-ai/cli && caveman setup --install
- Claudeなどのエージェントをプロキシ経由で起動します。
caveman claude
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try JuliusBrussee/caveman
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
これを仕事に活かす
味見がすんだら次は応用です — 仕事やビジネスに活かす方法をまとめました。
レシピ — AI にこのまま頼んでみてください
レシピを読み込んでいます…
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2026 年に作成
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/JuliusBrussee/caveman)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る