JuliusBrussee/caveman-code

何を解決するか

Caveman Code は、LLM のトークン使用量とコストを大幅に削減するためのターミナルベースのコーディングエージェントです。AIエージェントが生成する「わいわい（不要な冗長なテキスト）」や、通常モデルのコンテキストウィンドウに再び投入されるツール出力（長大な git diff やビルドログなど）による膨大なトークンオーバーヘッドに対処します。

動作方法

このプロジェクトは、トークン消費を最小限に抑えるための4層構造の圧縮システムを採用しています。

1. Caveman Mode: モデルに不要な表現や曖昧な表現を排除し、簡潔で技術的な断片的な応答を強制します。
2. Tool Budgets: ツール出力（例：bash、grep、read）に行数制限を設け、ANSIカラーと空行を削除します。
3. Read Dedup: セッションごとにファイルをフィンガープリント化し、同じファイルの繰り返し読み込みはフルコンテンツではなくスタブを返します。
4. RTK (Rust Token Killer): コンテキストに投入される前に、bash出力をさらに圧縮するオプションの外部Rustバイナリです。

対象ユーザー

APIキーまたはOAuthを介して多数のLLMプロバイダー（Claude、ChatGPT、Geminiなど）に対応する、コスト効率が良く、高性能なターミナル内コーディングエージェントを求める開発者。

特徴

• 自律的ゴールループ: 状態追跡と予算制限付きで、目標に向かって自律的に作業できる「Ralphスタイル」のオートパイロット。
• アーキテクト/エディタ分離: 計画には低速だが高精度のモデル、実行には高速で安価なモデルを使用し、コストを削減。
• プランモード: 編集を行わず、コードベースを探索して計画を生成する読み取り専用モード。
• 広範なプロバイダーサポート: 20以上のプロバイダーと6種類のOAuthフローを統合し、認証を容易に。
• セッション管理: セッションの分岐、フォーク、git風のチェックポイントをサポートし、コードと会話履歴のロールバックが可能。
• MCP互換性: Model Context Protocol (MCP) サーバーおよびClaude Codeの設定フォーマットと完全互換。