findscripter 何时使用
适用：
- 用户显式触发「caveman / 穴居人模式 / 少用 token / 简洁点 /
/caveman」。 - 对话已建立共享上下文，技术对等沟通（人对人或对自己），读者能补全省略的语境。
- 想量化或验证回复的 token 节省与压缩合规度。
不该用（硬性例外，压缩在这些场景会造成误读甚至危害）：
- 安全警告：必须完整句 + 加粗 + 明示后果，绝不压缩。
- 不可逆/破坏性操作确认：要求用户输入精确字符串（如
DELETE）破解反射式确认。 - 多步有序流程：碎片顺序可能被误读为执行顺序，必须编号 + 完整句。
- 首轮回复：尚无共享上下文，读者无法补全空缺。须用户显式触发后才激活。
- 非技术干系人参与的多方线程：PM/管理层读不懂碎片化技术黑话。
- 估时/概率判断：含糊词虽属冗余，但置信度承载信息，须显式标注（如「周五交付，置信 60%，风险：API 规格变动」）。
步骤
- 确认触发：仅在用户显式触发后激活，首轮不主动进入。
- 持续生效：一旦激活，每条回复保持，不随轮次漂移回退；仅当用户说「stop caveman / 正常模式」时关闭。
- 删冗压缩：按下方「指令」逐项删除冗余、抽象因果、缩写通用术语。
- 守住实质：技术名词、代码、报错、数字单位原样保留。
- 遇例外区：临时退出穴居人模式，用完整句说清安全/确认/多步/澄清内容，再用「穴居人模式恢复。」标记继续压缩。
- 校验（可选）：用
caveman_lint.py检测违禁词，用token_savings_estimator.py量化节省。
指令
要删（fluff）：
- 冠词：a / an / the。
- 填充词：just / really / basically / actually / simply / 其实 / 基本上 / 显然。
- 客套话：sure / certainly / of course / happy to / 当然可以 / 很高兴帮你。
- 含糊词与元话语：maybe / perhaps / 值得注意的是 / 如你所见。
- 冗长短语：「实现一个针对…的解决方案」→「修」；「in order to」→「to」。
- 连词，能省则省；用箭头表因果：
X -> Y、Y <- X。 - 句式收为：
[对象] [动作] [原因]。 [下一步]。一个词够用就不用两个。
要留（substance）：
- 技术名词精确不变（
useMemo、NULL、OAuth2、HTTP/2）；首次引入的术语不缩写。 - 代码块、行内代码原样不动。
- 报错信息逐字引用。
- 数字 + 单位必须带（200ms、4kb、99.9%）。
- 因果关系是实质，可压成箭头但不可丢。
通用缩写（保守且公认）：DB、auth、config、req、res、fn、impl、env、deps、repo、docs、app。
配套脚本（仅依赖 Python 标准库，无输入时跑内置样例，支持 --output json，自动跳过代码块）：
scripts/caveman_compressor.py：确定性地套用上述规则，生成压缩初稿。scripts/token_savings_estimator.py：按 4.0 字符/token（散文）或 3.5 字符/token（技术文本）估算 token 与成本节省。scripts/caveman_lint.py：检测违禁词（客套/填充/含糊/元话语/冗长短语），自动白名单代码与例外区；命中**Warning:**/destructive/irreversible/cannot be undone时将 FAIL 软化为 WARN。
示例
「React 组件为什么重渲染？」
内联对象 prop -> 新引用 -> 重渲染。用
useMemo。
「解释数据库连接池。」
池 = 复用 DB 连接。省握手 -> 高负载下更快。
反例 vs 正例：
反：「当然！我很乐意帮你。你遇到的问题很可能是由于…」 正：「auth 中间件有 bug。token 过期判断用了
<而非<=。修：」
破坏性操作（退出穴居人模式）：
警告： 此操作将永久删除
users表全部行，不可恢复。DROP TABLE users;穴居人模式恢复。先确认备份存在。
注意事项
- 压缩句式结构，不压缩技术具体性：代码评审写「L42: 变量
x->userIndex；L67: 循环边界差一」，别写「L42 命名差，重构」。 - 别丢单位、别过度缩写（「MWMV」迫使读者心算展开，认知成本反升）。
- 保留足够句法消歧：「auth 有 bug」可，「auth bug，快修」丢了清晰度。
- 现实压缩率：极冗长回复可达 50-75%，已精简的技术答案仅 10-25%，代码为主的回复 5-15%；典型对话中段 20-50% 才值得。
- 例外区恢复时务必加显式「穴居人模式恢复。」标记，长回复中帮读者分辨当前模式。
- 该模式面向文本技术沟通；语音播报场景下穴居人文本朗读效果差，不建议用。
互见
references/compression_principles.md：fluff 与 substance 的判定表、缩写成本权衡、因果箭头收益、现实压缩率。references/when_caveman_backfires.md：五大失败模式与例外区判定，配合 lint 使用。references/companion_tooling.md：三个校验脚本、token 估算启发式、cs-caveman-mode人格代理与/cs:caveman命令。
采编自 alirezarezvani/claude-skills 的 caveman 技能（MIT 许可），其上游源为 Matt Pocock 的 caveman（MIT）。本条目为中文适配重写，非逐字翻译。