Caveman: la skill open source que recorta hasta un 75% los tokens de salida de tu agente de IA

¿Has mirado alguna vez la barra de contexto de tu sesión de Claude Code, Codex o Cursor a las once de la mañana y te has dado cuenta de que ya estás al 60%?

Bienvenido al club.

El problema casi nunca es lo que tú escribes. Es lo que escupe el agente: párrafos enteros de “Sure! I’d be happy to help you with that. The issue you’re experiencing is most likely caused by…” cuando lo único que querías era saber por qué se rompe tu middleware de autenticación.

Caveman es la respuesta open source más comentada de los últimos meses a ese ruido. Una skill que hace hablar a tu agente como un cavernícola: sin artículos, sin saludos, sin hedging. Solo la sustancia técnica.

Y sí, suena ridículo. Por eso funciona.

En este artículo vas a ver:

• Qué es Caveman y qué problema resuelve en agentes como Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot o Cline
• Cómo se instala en cada agente (un comando por entorno)
• Cómo se usa con ejemplos reales: niveles de intensidad, commits, code reviews y compresión de archivos de memoria
• La diferencia real entre usarla y no usarla, con números medidos
• Qué es Cavemem y el resto del ecosistema (Cavekit, Caveman Code)
• Alternativas open source: LLMLingua de Microsoft, caveman-compression, TOON y otras

Qué es Caveman y por qué ahorra tokens ¶

Caveman es una skill de código abierto creada por Julius Brussee. Su función es muy concreta: reducir los tokens de salida de un agente de IA forzándolo a responder en estilo “cavernícola inteligente”. Ataca el ruido conversacional que rodea cada respuesta sin tocar la parte técnica.

¿Qué significa eso en la práctica? Que cuando le pides al agente que te explique por qué tu componente de React se está renderizando en bucle, en lugar de devolverte tres párrafos con preámbulo, te suelta dos frases.

Pero lo importante no es el toque humorístico. Es lo que mantiene intacto:

• Bloques de código sin tocar
• Términos técnicos exactos
• Mensajes de error citados al pie de la letra
• Comandos, rutas de archivo y URLs sin abreviar
• Cabeceras y estructura del documento

Lo que elimina es el relleno conversacional: artículos (a, an, the en inglés), filler (just, really, basically), cortesías (“sure”, “happy to help”) y el hedging (“it might be worth considering…”).

🪨 Caveman no hace tu agente más tonto. Hace su salida más corta. La diferencia importa: el razonamiento interno (los thinking tokens) sigue intacto, lo que cambia es el texto final que ves.

Según la documentación oficial de Anthropic sobre pricing de la API, los tokens de salida cuestan 5 veces más que los de entrada en Claude Sonnet 4.6 (3$ vs 15$ por millón). Por eso los tokens de salida son los que más duelen en factura, y por eso atacar la verborrea del agente tiene un retorno desproporcionado. Caveman ataca justo esa parte.

🔑 La filosofía del proyecto se resume en una frase del propio README: “Same answer. Less word. Brain still big.” (Misma respuesta, menos palabras, cerebro igual de grande). Esa es toda la promesa.

Los números que se mueven en el mundo real ¶

Aquí toca ser honesto. El README de Caveman muestra benchmarks contra el API de Claude con un ahorro medio del 65% en tareas tipo “explica este bug” o “compara microservicios y monolito”, con picos del 87% en respuestas explicativas largas y mínimos del 22% en tareas de refactor donde la salida ya es densa de por sí.

Cuando Kuba Guzik replicó el experimento sobre tareas de extracción estructurada (no explicaciones largas), el ahorro real fue del 14% al 21% sobre un baseline que ya incluía “Be concise”. Ningún dato técnico se perdió en 72 ejecuciones, eso sí.

Traducción para tu día a día: si tu uso del agente es 80% explicaciones y debugging conversacional, el ahorro será grande. Si es 80% extracción estructurada y JSON, será modesto pero real.

Niveles de intensidad ¶

Caveman tiene cuatro niveles para que ajustes cuánto cavernícola quieres ser:

Nivel	Comando	Qué cambia
Lite	/caveman lite	Quita relleno, mantiene gramática completa. Profesional pero ajustado
Full	/caveman	El nivel por defecto. Quita artículos, fragmentos OK, sinónimos cortos
Ultra	/caveman ultra	Compresión máxima. Telegráfico. Abrevia todo
Wenyan	/caveman wenyan	Modo chino clásico. Compresión extrema en pocos caracteres

El nivel se mantiene activo hasta que lo cambies o cierres la sesión.

Cómo se instala Caveman en cada agente ¶

El proyecto se distribuye como skill estándar (compatible con el sistema de Agent Skills) y como plugin para Claude Code y Codex. Esto significa que la instalación cambia según el agente, pero siempre es un solo comando. Si vienes nuevo al mundo de las skills, antes de instalar al azar te puede venir bien echar un ojo a una selección de las skills más útiles para Claude Code y agentes.

Claude Code: plugin oficial ¶

claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman
claude plugin install caveman@caveman

Este es el setup más completo. Instala la skill, los hooks de activación y el badge de statusline. La activación es automática: cada nueva sesión arranca con el modo Full por defecto.

Codex: plugin local ¶

Para Codex el proceso pasa por la interfaz de plugins:

1. Clona el repositorio
2. Abre Codex en ese directorio
3. Ve a /plugins, busca “Caveman” e instálalo
4. En macOS y Linux, el repo trae un .codex/hooks.json que activa la skill al iniciar sesión

En Windows, primero tienes que activar los enlaces simbólicos con git config --global core.symlinks true y reiniciar VS Code después de instalar. Los hooks de Codex no funcionan aún en Windows, así que tendrás que escribir $caveman para activar la skill manualmente.

Cursor, Windsurf, Cline, Copilot y otros 40 agentes ¶

Aquí entra en juego npx skills, el instalador universal de Agent Skills:

# Cursor
npx skills add JuliusBrussee/caveman -a cursor

# Windsurf
npx skills add JuliusBrussee/caveman -a windsurf

# GitHub Copilot
npx skills add JuliusBrussee/caveman -a github-copilot

# Cline
npx skills add JuliusBrussee/caveman -a cline

# Auto-detección
npx skills add JuliusBrussee/caveman

⚠️ Detalle importante: npx skills add instala el archivo de skill, pero no instala las reglas de auto-activación del agente. Para Cursor, Windsurf, Cline o Copilot tendrás que decir /caveman o “talk like caveman” al inicio de cada sesión, o copiar el snippet always-on que viene en el README dentro de tu archivo de reglas.

¿Eres usuario de OpenCode, Roo, Goose, Kiro, Amp, Augment o cualquier otro agente compatible con el estándar Agent Skills? El comando npx skills add JuliusBrussee/caveman -a <nombre-del-agente> los cubre todos.

Cómo se usa Caveman en el día a día ¶

Una vez instalado, el patrón básico de uso es siempre el mismo:

1. Activas con /caveman (o el nivel que prefieras)
2. Trabajas como siempre
3. Desactivas con “stop caveman” o “normal mode” cuando quieras volver a la verbosidad

Vamos a verlo con ejemplos prácticos.

Ejemplo 1: explicación técnica ¶

> /caveman
> ¿Por qué un componente de React se renderiza cada vez que cambia el estado del padre?

La respuesta llega en formato cavernícola. Sigue siendo correcta, pero pesa una fracción.

Ejemplo 2: commits con caveman-commit ¶

/caveman-commit es una sub-skill independiente. Lee tus cambios staged y genera un mensaje en formato Conventional Commits con asunto de 50 caracteres como máximo:

> /caveman-commit

feat(api): add GET /users/:id/profile

Mobile client needs profile data without the full user payload
to reduce LTE bandwidth on cold-launch screens.

Closes #128

¿Lo notas? El asunto va al grano, el cuerpo solo aparece cuando el “por qué” no es obvio, y el formato sigue las convenciones que cualquier reviewer espera.

Ejemplo 3: code review con caveman-review ¶

/caveman-review produce comentarios de una sola línea con formato L<línea>: <severidad> <problema>. <fix>.:

L42: 🔴 bug: user puede ser null tras .find(). Añadir guard antes de .email.
L88-140: 🔵 nit: función de 50 líneas hace 4 cosas. Extraer validate/normalize/persist.
L23: 🟡 risk: sin retry en 429. Wrap en withBackoff(3).

Sin “I noticed that…”, sin “It looks like…”, sin párrafos. Si llevas tiempo trabajando con skills de revisión de código, reconocerás el patrón.

Ejemplo 4: caveman-compress para tu CLAUDE.md ¶

Esta es la joya de la corona y merece párrafo aparte. El archivo CLAUDE.md de tu proyecto se carga en cada sesión de Claude Code. Si pesa 1.000 tokens, son 1.000 tokens de overhead que pagas cada vez que abres el agente.

/caveman:compress reescribe ese archivo en estilo cavernícola y guarda una copia legible para humanos:

/caveman:compress CLAUDE.md

CLAUDE.md          ← versión comprimida (la que lee Claude cada sesión)
CLAUDE.original.md ← copia legible para humanos (la que tú editas)

Los benchmarks oficiales sobre archivos reales muestran reducciones del 36% al 60% en tokens de entrada. Y como Claude lee la versión comprimida en cada arranque, el ahorro se acumula sesión tras sesión.

💰 Caveman ataca el coste por dos frentes: el modo conversacional reduce los tokens de salida (los más caros) y la sub-skill compress reduce los tokens de entrada que pagas en cada sesión. Si combinas ambos, el ahorro sobre el baseline es notable a final de mes.

Activación natural sin slash commands ¶

Caveman entiende lenguaje natural. Cualquiera de estas frases activa la skill:

• “Talk like caveman”
• “Caveman mode”
• “Less tokens please”

Y para desactivarla:

• “Stop caveman”
• “Normal mode”

La diferencia real entre usarla y no usarla ¶

Para que no tengas que creerme, aquí van dos comparaciones tomadas del propio repositorio.

Caso 1: explicación de un bug en producción ¶

Sin Caveman:

“¡Claro! Estaré encantado de ayudarte con esto. El problema que estás teniendo seguramente esté causado por que tu middleware de autenticación no está validando bien el vencimiento del token. Déjame echarle un vistazo y sugerirte una solución.”

Con Caveman:

“Bug en middleware auth. La comprobación de vencimiento del token usa < en lugar de <=. Fix:”

Misma información útil, una fracción del espacio. Y nadie ha leído ese “estaré encantado de ayudarte” con una sonrisa, te lo aseguro.

Caso 2: elige tu nivel de gruñido ¶

¿Por qué se re-renderiza un componente de React cuando cambia el estado del padre? La respuesta cambia según el nivel que tengas activo:

Modo Lite:

“Tu componente se re-renderiza porque creas una nueva referencia de objeto en cada render. Las props de objeto inline fallan la comparación superficial cada vez. Envuélvelo en useMemo.”

Modo Full (el por defecto):

“Nueva ref de objeto en cada render. Prop objeto inline = nueva ref = re-render. Envolver en useMemo.”

Modo Ultra:

“Prop obj inline → nueva ref → re-render. useMemo.”

Modo Wenyan (chino clásico, bonus):

“物出新參照，致重繪。useMemo Wrap之。”

¿Notas que la información técnica está intacta en las cuatro versiones? Sigue habiendo useMemo, sigue mencionando que la prop de objeto inline genera nueva referencia, sigue identificando el patrón de re-render. Lo que desaparece es el “Tu componente se re-renderiza porque…”, el “te recomiendo usar” y el envoltorio conversacional.

💡 Si te quedas con una idea de este artículo: Caveman no comprime el razonamiento del modelo, comprime solo la salida visible. Lo que ahorras es texto, no precisión.

Un dato relevante para terminar este punto: un paper de marzo de 2026 titulado “Brevity Constraints Reverse Performance Hierarchies in Language Models” encontró que forzar respuestas breves en modelos grandes mejoró la precisión en 26 puntos porcentuales en ciertos benchmarks. Menos palabra, a veces, equivale a más correcto.

Qué es Cavemem y el resto del ecosistema ¶

Caveman no viene solo. Es la pieza más conocida de un ecosistema más amplio que sigue una sola tesis: los tokens son un recurso. Trátalos como tal.

Cavemem: memoria persistente para tus agentes ¶

Si Caveman comprime lo que el agente dice, Cavemem comprime lo que el agente recuerda.

Es una capa de memoria persistente que:

• Vive en SQLite local con FTS5 y búsqueda vectorial
• Se expone vía Model Context Protocol (MCP)
• Funciona cross-agent: la misma memoria sirve a Claude Code, Cursor, Codex o Gemini
• Aplica compresión Caveman antes de almacenar en disco

La idea es directa: dejar de explicarle al agente qué hace tu proyecto en cada sesión nueva. Tu agente almacena observaciones (decisiones de arquitectura, hallazgos de bugs, preferencias del equipo) y las recupera con cavemem.search({ q: "refund flow", k: 4 }). Si el problema de la memoria entre sesiones te interesa más a fondo, te recomiendo revisar cómo Claude-Mem da memoria persistente a Claude Code y comparar enfoques.

Cavekit: especificaciones primero, código después ¶

Cavekit es el flujo de trabajo. Tomas una especificación en prosa, Cavekit la convierte en plan estructurado con criterios de aceptación, y el agente ejecuta contra ese plan.

La filosofía: “specs, no vibes”. Cada cambio se ancla a un objetivo escrito y cada tarea tiene un check de verificación antes de mergear. Si has trabajado con GSD o frameworks de spec-driven development, reconocerás el patrón.

Caveman Code: el CLI que llega pronto ¶

El último eslabón es Caveman Code, un CLI de agente de programación que aplica cuatro capas de compresión independientes (prompt, RTK commands, output y contexto). Se anuncia con un 4× de compresión total. A día de hoy está en preview privada según la web oficial en getcaveman.dev. El comando de instalación llegará cuando se libere.

🛠️ Lo bonito del ecosistema es que cada pieza funciona por separado. Puedes usar solo Caveman, añadir Cavemem cuando los agentes empiecen a olvidar el contexto del proyecto, y subirte a Cavekit cuando estés cansado de improvisar. No hay que comprar el paquete entero.

Otras alternativas open source para reducir tokens ¶

Caveman no es la única forma de comprimir entradas y salidas en agentes de IA. Hay un par de proyectos que merece la pena conocer porque atacan el problema desde ángulos distintos.

LLMLingua y LLMLingua-2 de Microsoft ¶

LLMLingua es la apuesta seria del lado académico. Publicada en EMNLP 2023 y ACL 2024, comprime prompts hasta 20× usando un modelo pequeño que identifica y elimina tokens no esenciales.

A diferencia de Caveman, que es una skill de prompt y aplica compresión a la salida, LLMLingua opera sobre la entrada y usa un BERT-level encoder entrenado por destilación de GPT-4 para clasificar qué tokens conservar. Su variante LLMLingua-2 es task-agnostic y mantiene rendimiento con compresión muy agresiva.

¿Cuándo elegirla? Si necesitas comprimir prompts largos antes de mandarlos a la API (RAG con muchos documentos, chains de razonamiento extensas, contextos de meeting). Si lo que te molesta son las salidas verbosas del agente, sigue con Caveman.

caveman-compression de wilpel ¶

caveman-compression es un proyecto en Python que toma el mismo nombre y filosofía pero con tres modos de compresión:

• NLP-based: 15-30% de reducción, ofuline, gratis, basado en spaCy
• MLM-based: 20-30% de reducción, también offline, predictability-aware
• LLM-based: 40-58% de reducción, requiere API de OpenAI

Es un proyecto distinto al de Brussee (mismo concepto, distinto autor) y enfocado a comprimir cualquier texto antes de meterlo en un prompt, no a actuar como skill activa de un agente.

TOON: comprimir datos estructurados ¶

TOON es un formato de serialización pensado para reducir tokens en datos estructurados que mandas al LLM. Es más compacto que JSON y muy útil cuando tu prompt incluye objetos grandes (resultados de queries, configuraciones, datos tabulares).

No compite con Caveman, lo complementa: mientras Caveman comprime la salida y el contexto en lenguaje natural, TOON comprime los datos estructurados del input.

El enfoque del micro-prompt ¶

Hay quien argumenta que la skill completa de Caveman (552 tokens de reglas y ejemplos) puede sustituirse por un prompt mínimo. Kuba Guzik destiló una versión de 6 líneas (85 tokens) que en sus benchmarks superó al skill completo:

Respond like smart caveman. Cut all filler, keep technical substance.
Drop articles (a, an, the), filler (just, really, basically, actually).
Drop pleasantries (sure, certainly, happy to). No hedging. Fragments fine.
Keep code unchanged. Keep technical terms exact.
Pattern: [thing] [action] [reason]. [next step].
End response when answer complete.

El argumento es lógico: el modelo ya sabe ser conciso, lo que necesita es permiso, no un tutorial. Si no quieres instalar nada y solo quieres probar el efecto, copia ese fragmento en las custom instructions de tu agente. Y si te animas a escribir tus propias skills después de probar Caveman, hay buenas prácticas para skills de Claude Code que te ahorrarán equivocarte donde nos hemos equivocado todos.

Cuándo te vale la pena Caveman y cuándo no ¶

Después de probarlo en un par de proyectos durante varias semanas, mi opinión sin azúcar:

Te conviene si:

• Trabajas en horario europeo y vas justo de cuota antes de comer
• Tu uso es 70% conversacional: explicaciones, debugging, comparativas
• Mantienes archivos CLAUDE.md, AGENTS.md o equivalentes pesados
• Te molesta el estilo “I’d be happy to help” en cada respuesta
• Estás en un proyecto donde varios agentes (Claude Code + Cursor + Codex) tocan el mismo código y quieres consistencia

Te conviene menos si:

• Tu uso es 80% generación de código denso o JSON estructurado
• Trabajas siempre con outputs muy formateados (tablas, schemas)
• El asunto del coste te da igual y no quieres añadir un setup extra

💡 Si solo te llevas una idea de este artículo: probar Caveman cuesta cero. Una instalación, una sesión, y compruebas en tu CLI cuánto contexto ahorras al final del día. Si no te convence, lo desinstalas con un comando.

El ecosistema de skills crece cada semana. Solo en el repositorio de skills.sh hay más de 31.000 skills indexadas. Caveman es la más vista, pero ni de lejos la única que ataca el problema del coste de tokens. Lo importante es que entiendas el problema (verborrea conversacional, archivos de contexto pesados, prompts mal optimizados) y elijas la herramienta que encaje con tu flujo.

Y si te ha entrado el gusanillo del ahorro de tokens en serio, en Web Reactiva tenemos 22 técnicas concretas para reducir consumo en Claude Code y un análisis sobre el tokenmaxxing y cómo gastar tokens con criterio que complementan lo que hemos visto aquí.

¿Vas a probar Caveman este finde? Cuéntame qué tal en cuanto lo tengas instalado.

Preguntas frecuentes sobre Caveman ¶

¿Qué es Caveman? ¶

Caveman es una skill open source desarrollada por Julius Brussee que reduce los tokens de salida de un agente de IA forzándolo a responder en un estilo conciso tipo “cavernícola inteligente”. Mantiene la sustancia técnica (código, comandos, términos exactos) y elimina el relleno conversacional. Funciona con Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Cline y otros 40 agentes compatibles con el estándar Agent Skills.

¿Cuántos tokens ahorra Caveman en realidad? ¶

Los benchmarks oficiales del repositorio muestran un ahorro medio del 65% en tareas explicativas, con un rango entre el 22% y el 87% según el tipo de prompt. Un benchmark independiente publicado por Kuba Guzik en abril de 2026 midió ahorros del 14% al 21% en tareas de extracción estructurada. El número real depende de tu uso: si predomina el debugging conversacional, el ahorro será grande. Si predomina la generación de JSON denso, será modesto.

¿Cómo se instala Caveman en Claude Code? ¶

Con dos comandos en la terminal: claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman seguido de claude plugin install caveman@caveman. La instalación incluye la skill, los hooks de auto-activación y el badge de statusline. Cada nueva sesión arranca con el modo Full por defecto.

¿Funciona Caveman con Codex y Cursor? ¶

Sí. Para Codex hay un plugin local: clonas el repositorio, abres Codex en ese directorio y lo instalas desde /plugins. Para Cursor, Windsurf, Cline o GitHub Copilot, se instala con npx skills add JuliusBrussee/caveman -a <agente>. En los agentes sin sistema de hooks tendrás que activarlo cada sesión escribiendo /caveman.

¿Caveman afecta a la calidad del código que genera el agente? ¶

No. Caveman solo afecta a la salida en lenguaje natural. Los bloques de código se preservan tal cual, incluidos comentarios, indentación y nombres de variables. En 72 ejecuciones del benchmark de Kuba Guzik no se perdió ningún dato técnico.

¿Cuál es la diferencia entre Caveman y LLMLingua? ¶

Caveman es una skill de prompt que comprime la salida del agente, opera al final del flujo. LLMLingua es un modelo de Microsoft que comprime el prompt de entrada antes de mandarlo al LLM, hasta 20× según los papers de EMNLP 2023 y ACL 2024. Atacan problemas distintos: Caveman reduce lo que el agente dice, LLMLingua reduce lo que el agente recibe.

¿Qué es el modo Wenyan de Caveman? ¶

El modo Wenyan usa chino clásico (文言文) como lenguaje de respuesta. Es el formato escrito más denso en información por carácter creado por humanos. La sustancia técnica (nombres de funciones, comandos, código) se mantiene en el idioma original. Tiene tres niveles: wenyan-lite, wenyan-full y wenyan-ultra.

¿Cómo desactivo Caveman temporalmente? ¶

Diciendo “stop caveman” o “normal mode” en cualquier momento de la sesión. También puedes cambiar de nivel sin desactivar con /caveman lite, /caveman ultra o /caveman wenyan. El modo persiste hasta que lo cambies o cierres la sesión.

¿Caveman comprime también los archivos CLAUDE.md y AGENTS.md? ¶

Sí, mediante la sub-skill caveman-compress. El comando /caveman:compress CLAUDE.md reescribe el archivo en formato cavernícola y guarda una copia legible para humanos como CLAUDE.original.md. Los benchmarks oficiales sobre archivos reales muestran reducciones del 36% al 60% en tokens de entrada. Como el agente carga ese archivo en cada sesión, el ahorro se acumula.

¿Caveman es seguro de usar en proyectos profesionales? ¶

Sí. La skill solo modifica el estilo de la salida del agente, no su contenido técnico. Se desactiva con un comando si el equipo prefiere respuestas verbosas. Está bajo licencia MIT y el código fuente es auditable en el repositorio oficial. El propio README incluye una nota sobre Snyk marcando el proyecto como “high risk”, aclarando que es un falso positivo causado por los patrones de subprocess en caveman-compress.

Fuentes ¶

• Caveman en GitHub — repositorio oficial con instalación, benchmarks y documentación
• getcaveman.dev — web del ecosistema completo
• Cavemem en GitHub — capa de memoria persistente cross-agent
• Cavekit en GitHub — flujo de trabajo spec-driven
• LLMLingua de Microsoft — compresión académica de prompts hasta 20×
• caveman-compression de wilpel — alternativa Python con tres modos
• Análisis crítico de Kuba Guzik — benchmark independiente con conclusiones matizadas
• Brevity Constraints Reverse Performance Hierarchies in Language Models (arXiv 2604.00025) — paper sobre cómo restringir la verbosidad mejora precisión

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