JuliusBrussee/caveman — 優良食堂詳しい解説

01 / 概要

何をするものか一文で言うと

ひとことでAIコーディングエージェントのトークン消費を削減するプロンプト最適化ツール

caveman は、Claude Code など複数のコーディングエージェント向けにトークン消費を削減する仕組み一式です。出力を「洞窟人口調」に短縮するスキルと、プロバイダーへの送信前に入力を圧縮するCavemanプロキシ、過去のセッションログを分析する caveman learn の3本柱で構成されています。README では出力側で65%、入力側で33.2%のトークン削減を、それぞれ独自のベンチマークで報告しています。

02 / 構造

どう動くのか中核のしくみ

読み方動きの流れを図と一緒にほどきました。

仕組みは大きく二層です。1つ目は commands/*.toml や agents/profiles/*.json にあるスキル定義で、エージェントに「コード・コマンド・エラーは正確に保ちつつ、説明は短く話す」よう指示します。2つ目は engine ディレクトリと cacheengine で構成されるCavemanエンジンで、axtree などの compressors がブラウザDOMやコンテキストを圧縮し、engine/ccr の SQLite ストア(store_sqlite.go)が元データとの対応を保持して byte-exact に復元します。caveman-browse は Go 製のCDPドライバで、圧縮したアクセシビリティスナップショットと uid ベースの操作をMCPサーバー経由でエージェントに渡します。caveman learn はローカルのエージェント履歴を読み取り専用でスコア化し、learn implement では診断結果を diff 提案として自分のエージェントに渡し、ユーザーの承認後にのみ適用、再計測して効果がなければ元に戻す設計になっています。

03 / 体験

入れるとこんな体験になりますギット飯が実際にたどった順序

所要ギット飯が実際に導入・実行しながらたどった順序です。

STEP 01
npm install -g @caveman-ai/cli の後 caveman setup --install を実行すると、対応エージェントを自動検出してフックや設定ファイルを配置する様子を確認できます。
STEP 02
caveman claude のようなラップコマンドを打つと、ローカルプロキシが起動しClaude Codeの通信がCavemanエンジン経由になります。
STEP 03
npx skills add JuliusBrussee/caveman でスキルだけ入れると、次のエージェント応答から説明文が短い口調に変わり、コードやコマンド部分はそのまま残ります。
STEP 04
caveman learn を実行すると、過去のセッションログからCave Scoreとトークンの無駄遣いランキングを示すレポートが表示されます。
STEP 05
caveman learn implement を叩くと、提案された修正diffをClaude CodeやCodexが提示し、承認した分だけ適用されて再計測結果が返ってきます。
STEP 06
caveman-browse を使う場合は別途Goバイナリが必要で、ローカルのChromeとCDP接続した上で圧縮スナップショットとuid操作のやり取りを体験します。

04 / 成果物

何が手に入るのか導入後に手元に残るもの

実行すると、入力側ではCavemanプロキシによる圧縮とbyte-exact復元でプロバイダー請求トークンの削減、出力側ではスキルによる短い口調の応答が手に入ります。加えて caveman learn の Cave Score レポートで、どのセッション・どの操作がトークンを浪費しているかが一覧化され、fix提案と再計測結果まで確認できます。Claude Code・Codex・Gemini CLI・aider・opencode など8種のネイティブラップ profile と、30以上のskills対応エージェント向け導入経路も用意されています。

05 / 注意

ここは先に知っておいてください先に知っておくとよいこと

正直なところ誰にでも合うとは言いにくいところです。

33.2%や65%といった削減率は、リポジトリ内の自己申告ベンチマーク(54回のClaude Code実行など)に基づく数値で、第三者による再検証結果はこの資料からは確認できません。

Cavemanプロキシのランタイム部分はBSL-1.1ライセンスで、CLI部分のみMITのため、商用利用時はLICENSING.mdでの条件確認が別途必要です。

caveman-browse はGo製バイナリとローカルChromeのCDP接続に依存しており、Node.jsのCLIだけでは完結しません。

caveman learn は Claude Code・Codex・Gemini CLI・opencode(aiderは環境変数指定時のみ)のログ形式に依存するため、対応外のエージェントでは分析対象になりません。

06 / 結論

ギット飯の結論食べてみる価値のある一膳か

ギット飯の最終判断優良食堂

Claude CodeやCodexなど対応エージェントを日常的に使い、API課金や出力の冗長さを気にしているチームには試す価値がある構成です。スキル単体ならMITかつ導入も軽量で低リスク、プロキシやbrowseまで踏み込むとBSL条件やGoバイナリ依存が加わる点は理解して選ぶべきです。ソースコード(compressors・ccrストア・profiles定義など)から圧縮と復元の仕組み自体は実装として確認できますが、削減率の数値は自己計測である点を踏まえ、導入前提の判断材料として扱うのが妥当です。