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Caveman提示词模板库
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Prompt模板

Caveman提示词模板库

基于 JavaScript · 专业级提示词模板，解锁 AI 的真实潜力
英文名：caveman
⭐ 59.1k Stars 🍴 3.3k Forks 💻 JavaScript 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
提示词模板Claude优化成本削减开源资源
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐：Caveman提示词模板库 是一款优质的Prompt模板。在 GitHub 上收获超过 59.1k 颗 Star，AI 综合评分 8.2 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Prompt模板解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

Caveman提示词模板库 是经过精心设计和实践验证的专业 Prompt 模板。Prompt 工程（Prompt Engineering）是充分发挥 Claude、ChatGPT 等大型语言模型潜力的关键技能，而一套经过优化的 Prompt 模板可以将 AI 输出质量提升数倍。

优质 Prompt 模板的核心价值在于其结构化设计：明确的角色设定、精确的任务描述、具体的输出格式要求和必要的边界条件，这些要素共同构成了一个能够持续产出高质量结果的 Prompt 框架。Caveman提示词模板库 提供的模板经过反复迭代和用户验证，能够有效减少 AI 的"幻觉"（Hallucination）和输出不稳定问题。

无论你使用 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、Gemini 还是国内的文心一言、智谱 AI，优质的 Prompt 设计都能跨模型复用。AI Skill Hub 建议将本模板保存为个人 Prompt 库的标准组件，根据具体场景调整参数后反复使用，形成自己的 AI 提效工作流。

📋 工具概览

专为Claude设计的开源提示词模板集合，通过精简token用法实现65%成本削减。提供即插即用的高效提示词方案，适合想要优化API成本和提高Claude使用效率的开发者和企业用户。

Caveman提示词模板库 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力，让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装，直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

GitHub Stars
⭐ 59.1k
开发语言
JavaScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
活跃维护，更新频繁
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
Prompt模板
Forks
3.3k

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

专为Claude设计的开源提示词模板集合，通过精简token用法实现65%成本削减。提供即插即用的高效提示词方案，适合想要优化API成本和提高Claude使用效率的开发者和企业用户。

Caveman提示词模板库 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力，让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装，直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

📌 核心特色
  • 精心设计的 Prompt 框架，快速激活 AI 的深层能力
  • 支持参数化替换，灵活适配多种业务场景
  • 经过反复验证的指令结构，显著提升 AI 输出质量和一致性
  • 适用于 Claude、ChatGPT 等主流大语言模型
  • 可作为团队标准 Prompt 模板复用和二次开发
🎯 主要使用场景
  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# Prompt 无需安装，直接复制使用
# 支持：Claude / ChatGPT / Gemini / 通义千问 等主流模型

# 使用步骤
# 1. 复制 Prompt 模板内容
# 2. 粘贴到 AI 对话框
# 3. 替换 [占位符] 为实际内容
# 4. 发送后获取结构化输出

# 获取原始文件
git clone https://github.com/JuliusBrussee/caveman
📋 安装步骤说明
  1. 复制本工具的 Prompt 模板内容
  2. 打开 Claude、ChatGPT 或其他 AI 对话工具
  3. 将 Prompt 粘贴到对话框开头
  4. 根据实际需求替换 [占位符] 中的内容
  5. 发送后 AI 将按照模板格式执行，获得结构化输出
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 粘贴到 Claude/ChatGPT 使用
# 示例 Prompt 结构：

你是一位 [角色]，擅长 [领域]。
请根据以下要求完成任务：

任务背景：[描述背景]
具体要求：[详细说明]
输出格式：[期望格式]

# 将 [] 内内容替换为实际需求
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# caveman 配置说明
# 查看配置选项
caveman --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量（覆盖配置文件）
export CAVEMAN_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 20/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <img src="docs/assets/caveman-logo-banner.png" alt="Caveman" width="720"> </p>

<p align="center"> <strong>why use many token when few do trick</strong> </p>

<p align="center"> Your AI coding agent bills by the word and writes like it knows that.<br> Caveman make it stop. Brain still big. Mouth small. Bill small. </p>

<p align="center"> <a href="https://www.producthunt.com/products/caveman?embed=true&amp;utm_source=badge-featured&amp;utm_medium=badge&amp;utm_campaign=badge-caveman-2" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://api.producthunt.com/widgets/embed-image/v1/featured.svg?post_id=1220849&amp;theme=light&amp;t=1786634691828" alt="Caveman - why use many token when few do trick | Product Hunt" width="250" height="54"/></a> <a href="https://trendshift.io/repositories/25391?utm_source=repository-badge&amp;utm_medium=badge&amp;utm_campaign=badge-repository-25391" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/25391" alt="JuliusBrussee%2Fcaveman | Trendshift" width="250" height="55"/></a> </p>

<p align="center"> <a href="https://github.com/JuliusBrussee/caveman/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/JuliusBrussee/caveman?style=flat&color=yellow" alt="Stars"></a> <a href="./INSTALL.md"><img src="https://img.shields.io/badge/skill_works_with-30%2B_agents-orange?style=flat" alt="30+ agents"></a> <a href="#wrap-any-agent"><img src="https://img.shields.io/badge/wrap-10_native_agents-blue?style=flat" alt="10 native wrap profiles"></a> <a href="#license"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT_%2B_BSL-green?style=flat" alt="License"></a> <a href="https://skills.sh/JuliusBrussee/caveman"><img src="https://skills.sh/b/JuliusBrussee/caveman"></a> </p>

<p align="center"> <a href="#see-it">See it</a> · <a href="#install">Install</a> · <a href="#the-numbers">Numbers</a> · <a href="#the-skill-unpacked">Skill</a> · <a href="#the-proxy-unpacked">Proxy</a> · <a href="#wrap-any-agent">Wrap</a> · <a href="./docs/README.md">Docs</a> · <a href="#privacy-and-a-small-favor">Privacy</a> · <a href="#license">License</a> </p>

---

Install

Caveman come in two sizes.

Small rock: the skill. A rule file that makes your agent answer in caveman. MIT, free forever, works in 30+ agents (Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, Windsurf, Cline, Copilot, more). One command:

npx skills add JuliusBrussee/caveman

Type /caveman if your agent doesn't wake up on its own. That the whole install. One rock.

Big rock: the proxy. Runs on your machine, between your agent and the AI provider, and shrinks what the agent reads before every call. Everything it squeezes gets a backup on your disk, so the agent can always pull the original back. MIT CLI, BSL-1.1 runtime:

npm install -g @caveman-ai/cli && caveman setup --install
caveman claude        # or codex · gemini · aider · kilo · qwen · opencode · hermes · openclaw · pi

They stack. Most people start with the small rock and graduate.

<details> <summary><strong>More doors into the cave</strong> · full installer, Windows, single agents, uninstall</summary>

<br>

The full installer wires up Claude Code hooks and the statusline badge, finds every supported agent on your machine, and skips agents you no have. Safe to re-run. Needs Node.js 22.13+.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/v2.6.0/install.sh | bash

Windows, PowerShell 5.1+:

irm https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/v2.6.0/install.ps1 | iex

Just one agent:

```bash

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-16

创新的token优化方案，59k星标证明社区认可度高。提示词工程角度有实用价值，但实际效果因任务复杂度而异。

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 想快速复用高质量提示词模板的 AI 用户
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker：caveman 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
  • CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 想快速复用高质量提示词模板的 AI 用户
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

内容创作者和自媒体人职场人士和学生ChatGPT / Claude 重度用户希望提升 AI 使用效率的普通用户

🎯 使用场景

  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +GitHub 59.1k Star，社区高度认可
  • +MIT 协议，可免费商用
  • +无需安装，立即可用
  • +适配所有主流 AI 工具
  • +经社区验证的最佳实践
⚠️ 不足
  • −效果依赖使用者对 Prompt 工程的熟悉程度
  • −不同模型和版本的响应效果可能存在差异
  • −复杂场景需结合实际需求二次调整
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

官方声称可削减约65%的token使用量，具体效果因使用场景而异
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，Caveman提示词模板库 是一款质量优秀的Prompt模板，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

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⚙️ 安装教程 📚 使用教程
🌐 原始信息
原始名称 caveman
原始描述 开源Prompt模板：🪨 why use many token when few token do trick — Claude Code skill that cuts 65% 。⭐59.1k · JavaScript
Topics 提示词模板Claude优化成本削减开源资源
GitHub https://github.com/JuliusBrussee/caveman
License MIT
语言 JavaScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/JuliusBrussee/caveman 🌐 官方网站  https://getcaveman.dev/

收录时间：2026-05-13 · 更新时间：2026-05-16 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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