Работает ли Caveman? Тестируем модный скилл для экономии токенов

Недавно копайлот перешёл на новую тарификацию, из-за которой я упёрся в месячные лимиты буквально за первую рабочую неделю. В рабочих чатиках все стали искать способ экономить токены, и среди разных предложений стабильно мелькал скилл под названием Caveman.

Что он обещает? Идея простая — скилл указывает нейронке говорить, как пещерный человек, убирать артикли, говорить коротко и думать лаконично. На первых строках README обещается экономия до 75%. При этом без потери качества!

Кажется круто и интуитивно понятно — говоришь короче, значит, токенов тратится меньше. Но внутри меня засело сомнение. Уж слишком это всё попахивает каким-то скамом. Будь это так просто, разработчики агентных систем уже бы, скорее всего, и сами включили что-то подобное.

Ещё одна вещь, которая настораживает и раздражает меня в таких чудо-репозиториях, — это график звёздочек.

В целом, понятно желание автора попонтоваться, тем не менее, раньше популярные репозитории таких графиков не выставляли.

Да и зачем это вообще нужно? У меня есть одно предположение, думаю, в конце статьи его выскажу.

А пока я решил протестировать этого caveman’а, потому что на удивление в интернете не оказалось бенчмарков. Только исследования самого автора и пара комментов на реддите, что мол всё работает.

Как тестировал

Вообще довольно сложно придумать какой-то показательный тест. Раньше, пока модельки были попроще, достаточно было попросить написать кусочек кода и оценить его. Но сейчас, в общем-то, это уже не показатель. Ещё в идеале запускать два разных варианта одного и того же промпта на одинаковых задачах.

И вот ещё что: мне показалось, что caveman просто обязан ухудшить качество размышлений моделей. А как следствие — ударить по качеству более абстрактных задач.

Поэтому я придумал такой тестовый промпт:

Сделай мне в новой папке игру про огромного робота с видом сверху, папку положи в папку games. Не задавай мне вопросов, делай так, чтобы получилось интересно и необычно. Сделай задачу до конца.

В итоге было интересно посмотреть на две вещи — качество самой игры, а ещё — потраченное время и токены.

Для разнообразия запускал бенчмарки на двух моделях при отключённой памяти ^[1] у клода. Итого получился такой набор тестов:

• Opus 4.8

• Opus 4.8 With Caveman

• Sonnet 4.6

• Sonnet 4.6 With Caveman

На выходе получилось 4 игры. 

По самим играм:

▪️Игра от Opus 4.8 With Caveman вышла плохой. С кучей ошибок и геймплейных проблем. А вот у Opus 4.8, я бы сказал, вышло на порядок лучше. Он даже добавил прогрессию. Правда, она заключалась в том, что робот просто растет. Но в целом игра смотрится просто нормально.

▪️Игры от Sonnet получились хуже, а игра от Sonnet With Caveman вообще не запустилась.

Итого, по качеству решений Caveman только все ухудшил.

С играми можно ознакомиться и поиграть в каждую ниже, дабы убедиться в качестве лично:

Opus 4.8 — COLOSSUS

Opus 4.8 With Caveman — COLOSSUS-С

Sonnet 4.6 — TITAN-X7

Sonnet 4.6 With Caveman — TITAN

А что по токенам?

С качеством не задалось, окей. Но может хоть токены сэкономим?

На Sonnet я запускал тесты ещё раз, потому что меня удивило, что в реальности токены не только не экономились, но ещё и затрачивались больше! Результат второго теста был примерно такой же.

На Opus и правда была небольшая экономия, но во-первых, не 75%, а во-вторых, качество просело значительно!

В общем, и тут я бы констатировал промах.

Как итог

На мой взгляд, caveman — это очередной нейрослопный скам, который попросту не работает. Как сказал мой коллега: обычный Be brief в самом начале AGENTS.md ^[6] работает лучше.

Мне кажется, что такие штуки, как Caveman, раскручиваются по такой схеме:

1. Делается проект. 

2. На него закупаются звёзды на гитхаб ^[7]. 

3. Создается пост в твиттере, мол я запилил проект с кучей звёзд. 

4. Настраивается SEO, чтобы загугливший бенчмарки человек получал строго положительные отчёты. 

5. А дальше оно уже живёт само, разносится по ютубу и прочим соцсеткам.

6. Автор получает хайп, раскачивает личный бренд. Пользователи получают обычный скам.

Это, конечно, лишь мои догадки, но если смотреть по цифрам: 

• Репозиторий создан 4 апреля, и уже в первые сутки он набирает больше 1000 звезд.

• Дальше проект набирает по 1400–2500+ в день — звёздный график буквально идёт вертикально от момента создания, хотя за день до этого об этом репозитории никто не слышал. 

• Я не маркетолог, но кажется, что у живого вирусного запуска должен быть какой-то разгон, а не просто выброс в первые сутки.

К примеру библиотека tailwindcss ^[8] набрала за аналогичный период всего 58 звёзд.

Возможность раскрыть неэффективность решения осложняется еще тем, что не сразу ясно, а как проверить такое решение на эффективность. Те, кто поставил себе этот скилл, просто не видят, что конкретно ухудшилось. А чисто интуитивно может казаться, что токены и правда жгутся меньше. И даже если кто-то заметит, что качество стало хуже, то всё равно спишет на то, что «что-то Opus в последнее время понёрфили». Что, кстати, и правда бывает.

Послесловие

Теперь про то, что работает. По моему опыту ^[9], сейчас работает то, что, к примеру, режет вывод инструментов. То есть, — не какая-то магия, а понятное и предсказуемое сокращение количества спецсимволов в читаемых нейронками данных. К примеру, библиотека rtk ^[10]. Хотя, конечно, график звёзд в readme этой библиотеки заставляет задуматься о том, чтобы на всякий случай провести тесты… 

На этом все. Спасибо, что дочитали до конца. Надеюсь, что этим небольшим исследованием у меня получится сэкономить ваше время и токены на использовании этой тулзы.

А еще мне нравится делать подобные исследования вместе с моим другом @sagos95 — так что подписывайтесь на наш телеграм-канальчик ^[11], где мы порой публикуем подобные исследования.

Ну и если несложно, то напишите в комментариях, знаете ли вы еще подобные репозитории которые работают или не работают. Мне будет интересно их тоже потестировать.