Er gaat een simpele grap rond in de wereld van AI-coding: “why use many token when few token do trick”. Dat is niet zomaar een meme — het is de kernregel van Caveman, een gratis skill voor Claude Code die jouw AI-assistent laat praten als een holbewoner. En dat blijkt verrassend nuttig voor je tokenrekening.
Wat Caveman doet
Caveman is een instructie-laag die je aan Claude Code (en volgens de maker 30+ andere agents zoals Cursor, Cline en Copilot) toevoegt. De boodschap aan het model: schrap lidwoorden, opvulzinnen, beleefdheden en hedging, en antwoord in korte fragmenten. Wat onaangeroerd blijft: code, commando’s, foutmeldingen en symbolen blijven byte-voor-byte exact (Bron: GitHub — JuliusBrussee/caveman).
Het idee erachter is scherp. In een codeersessie heb je zelden de omhaal nodig — “Great question! Let me help you with that. Here’s a clear explanation…” — maar wél de technische substantie. Caveman gooit het eerste weg en houdt het tweede.
De meetlat: de maker rapporteert een gemiddelde outputreductie van 65% over tien prompts, met een spreiding van 22% tot 87%, gemeten tegen de standaard uitgebreide antwoorden.
Wat het je oplevert
Minder output-tokens betekent twee dingen: lagere kosten (je betaalt per token) en snellere antwoorden (minder tekst om te genereren). Bij lange sessies of repetitieve klussen tikt dat aan. Reken alleen niet blind op die 65% — dat is de winst bij verbose taken. Bij antwoorden die toch al kort waren, is het verschil klein.
Een prettige eigenschap voor wie op privacy let: Caveman heeft naar eigen zeggen geen telemetrie, geen account en geen backend. Na installatie zijn er geen netwerkcalls; de skill is een prompt met lokale scripts. Met ruim 80.000 sterren op GitHub is het een van de populairste agent-skills van dit moment.
Installeren gaat zoals bij elke andere skill; werk je nog niet met skills, lees dan eerst onze uitleg over Claude Code-skills instellen. Wie z’n Claude-sessies verder wil opschalen, vindt in meerdere parallelle agents in Claude Code desktop een logische volgende stap.
Wanneer je het beter uitzet
De keerzijde van beknoptheid is dat uitleg verdwijnt. Leer je een nieuwe library, debug je iets waar je de redenering van het model bij wilt zien, of schrijf je documentatie? Dan werkt de oertaal tegen je. Zet Caveman gericht in voor de productieve klussen waarin je weet wat je doet, en schakel het uit zodra je de context nodig hebt. Je kunt het per sessie aan- en uitzetten.
Wil je breder begrijpen waarom die tokens zoveel geld kosten — en hoe aanbieders daar stilletjes aan draaien? Lees dan onze duiding over de AI-prijzenoorlog en wat het voor jou betekent op hetlaatsteainieuws.nl.
Caveman is geen serieus product met een roadmap — het is een grap die per ongeluk werkt. En juist daarom is het het proberen waard: gratis, lokaal, en zo weer weg als het niet bevalt.