00:00:00節約したい方や、LLM特有の話し方が苦手な方には、
00:00:03これがぴったりかもしれません。
00:00:07「Caveman（原始人）」という、出力トークンを最大75%削減しつつ、
00:00:10技術的な正確さを維持すると謳う、新しいトレンドのスキルです。
00:00:12すべてはケビンの賢い言葉のおかげです。
00:00:13「なぜ時間を無駄にする？ 少ない言葉で十分だ」
00:00:16これはClaudeやCodexなどで動作し、無駄な言葉の多い
00:00:20「長すぎて読めない」回答を、正確さを保ったまま、
00:00:24簡潔な要約へと変えてくれます。カスタマイズも可能で、
00:00:29文言モードや簡潔なコミット、1行コードレビューなどの機能もあります。
00:00:30最初は少し奇妙に思えるかもしれませんが、科学的な根拠もあります。
00:00:34それでは、詳しく見ていきましょう。
00:00:40以前、Claude codeでテストしていたのですが、ダミーの認証機能を
00:00:44搭載したNext.jsのデモアプリを使って、
00:00:48「このアプリの認証の実装方法を説明して」と質問しました。
00:00:49これはスキルをインストールしていない、通常のClaude codeです。
00:00:53「これは模擬的な認証システムです」といった、
00:00:56無駄な言葉がすぐに目に入ります。「バックエンドなし、
00:01:00パスワードなし、実質的なセキュリティなし、Better Stack RUMの
00:01:03ユーザー追跡のデモ用です」といった具合に。その後、主要なファイルや
00:01:06仕組みを説明しますが、すべて普通の英語で書かれています。
00:01:08同じ質問をCavemanスキルを使って行うと、
00:01:11要点だけを伝えてくるので、非常に簡潔です。
00:01:13最初の文は「デモ専用。クライアントサイド認証。セキュリティなし。
00:01:17Better Stack RUM追跡デモ用」となります。
00:01:18無駄な言葉やエムダッシュなどは一切ありません。
00:01:21きちんとした文章を作る必要はなく、
00:01:25技術的な情報をすぐに伝えることができるのです。
00:01:26仕組みのセクションや、フロー、統合ポイントについても同様です。
00:01:29「仕組み」を平易な英語で説明する代わりに、
00:01:33「アプリ起動→ローカルストレージの保存ユーザーを確認」と表示されます。
00:01:36とにかく簡潔で、正直なところ、私が重視しているのはそこです。
00:01:39自然な英語である必要はなく、
00:01:43技術的な情報さえ得られればいいのです。
00:01:44この簡潔さが一番の魅力ですが、もう一つのセールスポイントは、
00:01:47出力トークンを削減できるため、理論的にはClaude codeの
00:01:51サブスクを最大限活用でき、APIトークンの節約にもなる点です。
00:01:55ただ、少し注意点があると思っています。
00:01:57これは以前に行った比較テストの結果ですが、
00:02:00通常の回答と、単に「簡潔に」と指示した場合、
00:02:04そしてCavemanスキルを使った場合を比較しました。
00:02:07「git rebaseとgit mergeの違いは？」といった10個の質問を使いました。
00:02:11結果は非常に良好でした。
00:02:14Cavemanスキルは通常時と比べて出力トークンを45%削減し、
00:02:18単に「簡潔に」と指示した場合よりも39%削減できました。
00:02:22これは当然コストにも直結します。出力トークンにおいて
00:02:2645%の節約になり、通常は約8セントかかるところが、
00:02:31Cavemanなら約4セントで済みます。
00:02:32ここまでは非常に順調に見えます。
00:02:34面白くなるのは、入力トークンのコストを考慮した時です。
00:02:37当然ながら、
00:02:38Cavemanスキルを使用すると、大量のテキストを含むMarkdownファイルを
00:02:41読み込むことになります。1文のプロンプトを送るだけなら、
00:02:45通常は1セントの何分の一かですが、
00:02:49このスキルを使うと、入力だけで約4セントかかります。
00:02:50入力と出力の合計コストを算出すると、平均してCavemanの方が
00:02:54通常より10%高くなってしまいます。出力で節約した分が、
00:02:58入力トークンで相殺されてしまったからです。
00:03:01しかし、これでCavemanの負けというわけではありません。
00:03:04これが当てはまるのは、特定のシナリオに限られるからです。
00:03:05短いプロンプトを1回送り、追記の質問をしない場合に限ります。
00:03:10追加の質問を始めると、プロンプト・キャッシュが効いてきます。
00:03:14そうなると形勢は逆転し、Cavemanの方が39%も
00:03:19コストを抑えられるようになります。
00:03:20少し細かい話になりましたが、Cavemanを使う合理性は証明されました。
00:03:23さらに別の利点として、ある研究によると、
00:03:27大規模モデルに簡潔な回答を強制することで、特定のベンチマークで
00:03:31正確さが26%向上したという結果も出ています。
00:03:34つまり、ケビンこそが賢かったということで、チャンネル登録も賢い選択です。
00:03:38このスキルは、vscelのスキルパッケージを使用して、
00:03:41このようなコマンドを実行することで試せます。指示内容も見ることができます。
00:03:45aやan、theなどの冠詞を省く、無駄な言葉を省く、挨拶を省く、
00:03:49曖昧な表現を避ける、といったルールがあります。
00:03:50また、短い類義語を使う（extensiveの代わりにbig、
00:03:54implement a solutionの代わりにfixなど）よう指示し、
00:03:58技術用語、コードブロック、エラーは維持するように設定されています。
00:04:00構成のパターンも決まっており、
00:04:03対象、アクション、理由、ネクストステップの順で記述します。
00:04:05非常に簡潔です。
00:04:07「原始人度」を調整できる強度モードも用意されています。
00:04:10LightからUltraまでの範囲があります。
00:04:12私はデフォルトのFullを使っていましたが、Ultraではすべてを略し、
00:04:17接続詞を削り、矢印で因果関係を示し、
00:04:21一言で済むなら一言だけで回答します。
00:04:22また、最もトークン効率が良い、漢文を使用する「文言モード」もあります。
00:04:26残念ながら私は読めないので、
00:04:27あまり役には立ちませんが。
00:04:30Cavemanの機能はこれだけではなく、
00:04:33特定の場面で使えるスキルが他にもいくつかあります。
00:04:34簡潔で的確なConventional Commitsを書く「Caveman Commit」、
00:04:381つの指摘につき1行で簡潔に書く「Caveman Review」、
00:04:42そして、自然言語のファイルを原始人化して、
00:04:46入力トークンを節約して再利用できる「Compress」スキルです。
00:04:49気に入ったものがあればコメントで教えてください。
00:04:52チャンネル登録も忘れずに。それではまた次回の動画でお会いしましょう。