为了降低成本，开发人员让克劳德说话像个原始人——而且效果还不错。

介于快速工程和行为艺术之间，一位开发者在 Reddit 上发布了一项发现，这项发现先是让 AI 社区发笑，然后才引起他们的注意：教 Claude 像史前人类一样交流，然后看着你的代币账单减少高达 75%。

帖子点击量 r/ClaudeAI 上周发布后，已经获得了 400 多条评论和 1 万个赞——这是互联网上少有的真正技术见解和荒诞喜剧的结合。

这个机制很简单。开发者没有让克劳德先寒暄几句，然后叙述每一步操作，最后还主动提出帮忙，而是限制模型只能输出简短精炼的句子。工具优先，结果优先，无需解释。原本需要大约 180 个输出词条的普通网络搜索任务，现在只需大约 45 个。原帖作者声称，通过让模型听起来像是刚刚发现了火，输出量最多减少了 75%。

用原始人的话来说，正如一位Reddit用户所说：“何必浪费时间说一大堆话，少说几句就能搞定的事？”

这项技术无法触及的是输入上下文：完整的对话历史记录、附件以及模型在每一回合都会重新读取的系统指令。这些输入通常远大于输出，尤其是在较长的编码过程中。实际应用中，如果将所有这些输入都考虑在内，节省的时间大约只有 25%，而不是 75%。虽然仍然意义重大，但并非最引人注目的数字。

最好给模型输入正常的指令。不要用“原始人”式的指令，否则可能会陷入“垃圾进，垃圾出”的困境。

此外，还存在智能退化的问题。一些研究人员在讨论中指出，强迫人工智能扮演一个复杂度较低的角色可能会损害其推理能力——语言上的限制可能会影响认知能力。虽然这一担忧尚未得到最终解决，但在评估结果时值得考虑。

技术好，技术好就能火。

尽管存在一些不足，但这项技术几乎立即在 GitHub 上获得了新生。

开发者肖恩奇将这些规则打包成一个独立的程序。 原始人的技能 兼容 Claude Code、Cursor、Windsurf、Copilot 以及其他 40 多个智能体。该技能将方法提炼为 10 条规则：不使用填充词，先执行后解释，不使用元评论、前言、后记和工具公告，仅在必要时解释，让代码自己说话，并将错误视为需要修复的问题，而不是需要叙述的问题。

仓库中的基准测试（使用 tiktoken 验证）显示，在网络搜索任务中输出令牌减少了 68%，在代码编辑中减少了 50%，在问答交流中减少了 72%——四个标准任务的平均输出减少了 61%。

开发者 Julius Brussee 的另一个代码库采用了略有不同的方法，将相同的想法表述为…… SKILL.md 文件 在 GitHub 上拥有 562 个星标。规范：像个聪明的原始人一样回应，删去文章、填充词和客套话，保留所有技术实质内容。代码块保持不变。错误信息要完整引用。技术术语保持不变。原始人只会说包裹着事实的英文。

这款产品甚至还配备了不同的模式，可以根据需要调整脱毛程度，包括普通、轻度和超强三种模式。这些型号的功能完全相同，但脱毛时间更短，长期使用可以节省大量时间。

更广泛的成本背景让这个笑话更具讽刺意味。就每个令牌的价格而言，Anthropic 是成本最高的模型之一。对于运行代理工作流、每个会话包含数十个回合的开发者来说，输出冗长并非风格上的抱怨，而是实实在在的成本。如果一声原始人的咕哝就能取代五句话的模型刚刚执行操作的摘要，那么在成千上万次的 API 调用中，节省的令牌数量将相当可观。

只需通过 skills.sh 脚本一条命令即可安装“原始人”技能，并且该技能可在所有项目中全局生效。虽然我们暂且不论它是否会让克劳德的表达能力略有下降，但它已经显著减少了许多开发者的烦恼。