caveman: Wie du die KI dazu bringst, die Höflichkeitsfloskeln wegzulassen

1. Die Höflichkeit der KI ist eine Steuer, die du jeden Tag zahlst

Du sitzt den ganzen Tag mit der KI am Code, Dutzende Runden. Was nervt dich dabei am meisten?

Nicht, dass sie nichts vom Fach versteht. Sondern dass sie vor jeder Antwort erst mal drei Zeilen Smalltalk auspackt:

Klar, das mache ich gerne für dich! Das Problem, auf das du da stößt, hängt wahrscheinlich damit zusammen, dass …

Brauchbar ist nur der letzte Satz. Der ganze Rest davor ist Anlauf.

Und dieser Anlauf kostet dich nicht nur Nerven beim Lesen. Er verbrennt handfest token, bremst die Antwort aus und stopft dein context window Stück für Stück voll – je länger du mit der KI redest, desto höher fällt diese “Höflichkeitssteuer” aus. Dabei hast du sie nie bestellt.

Was caveman macht, ist in einem Satz erklärt: Es bringt die KI dazu, wie ein cleverer Höhlenmensch zu reden. Technischer Inhalt bleibt vollständig erhalten, aber die Floskeln, der Anlauf, dieses ganze schwammige “ich-lass-mir-mal-ein-Hintertürchen-offen” – alles weg.

Es ist der kleinste Baustein aus Matt Pococks Skill-Sammlung – die ganze Datei hat 50 Zeilen. Aber installier es, benutz es einmal, und die Chance ist groß, dass du nicht mehr zurückwillst.

2. Kein Hexenwerk: eine Abmachung über “Klappe halten, nur das Wesentliche”

Du vermutest vielleicht eine komplizierte Mechanik dahinter. Gibt es nicht. Die komplette SKILL.md von caveman ist schlicht eine Abmachung über den Antwortstil, mit drei Kernpunkten:

Was rausfliegt. Inhaltsleere Füllwörter (eigentlich, im Grunde, vereinfacht gesagt), Höflichkeitsfloskeln (klar doch, mache ich gerne) und dieses ganze vorsichtige Geschwurbel, das sich nie festlegt. Wenn ein Wort reicht, dann eben kein ganzer Satz. Ursache und Wirkung werden direkt mit einem Pfeil verbunden: X -> Y.

Aber es gibt eine rote Linie, fett markiert:

Fachbegriffe bleiben, Codeblöcke bleiben unangetastet, Fehlermeldungen werden kein Zeichen verändert.

Mit anderen Worten: Was wegfällt, ist das Geschwätz, nicht die Information. Das hat nichts mit einem groben “fass dich kürzer” zu tun – Letzteres wirft die nützlichen Details gleich mit raus, caveman tut das nicht.

Einmal an, bleibt es an (im Skill heißt das Persistence). Es schleicht sich nicht nach ein paar Runden wieder zurück in die Geschwätzigkeit. Solange du nicht abbrichst, redet es weiter so.

Wenn es heikel wird, schaltet es von selbst zurück (im Skill: die Auto-Clarity-Ausnahme). Bei Lösch-Aktionen, unumkehrbaren Operationen oder Dingen, die mehrere Schritte zum Erklären brauchen, fällt es vorübergehend in die volle Ausdrucksweise zurück, sagt die Sache klar – und schaltet danach wieder um.

Und genau dieser dritte Punkt hebt caveman über ein stumpfes “sei einfach knapp” hinaus: token sparen, ja, aber nicht dort schludern, wo Ausführlichkeit nötig ist. Dieses Fingerspitzengefühl ist bewusst eingebaut – kein Zufall.

3. Drei Schritte, und du siehst den Unterschied sofort

Genug geredet. Installier es und schau dir den Vorher-Nachher-Vergleich selbst an.

Installieren. Es ist ein Skill aus mattpocock/skills, Installation über den offiziellen Einzeiler – dann in der Abfrage caveman ankreuzen:

npx skills@latest add mattpocock/skills

(Wenn du das Repo ohnehin schon lokal geklont hast, kannst du das Verzeichnis auch einfach in das .claude/skills/ deines Projekts kopieren.)

Anschalten. Sag Claude Code einmal caveman mode oder tippe /caveman. Willst du es wieder loswerden, sagst du normal mode.

Vergleichen. Stell ihr dieselbe Frage – etwa: “Warum rendert meine React-Komponente jedes Mal neu, sobald die Parent-Komponente rendert?”

Normalerweise bekommst du drei, vier Absätze: das Default-Verhalten, React.memo, useMemo/useCallback, children, und am Ende noch die Ermahnung, bloß nicht verfrüht zu optimieren. Im caveman-Modus sieht das so aus (das ist ein echter Lauf, nichts ausgedacht):

Default-Verhalten. Parent rendert -> Child rendert, egal ob sich props geändert haben.

Re-Render abstellen, drei Hebel:

React.memo(Child) -> flacher props-Vergleich, unverändert = übersprungen

Objekte/Arrays/Funktionen, die du ans Child gibst: in useMemo / useCallback packen, sonst jedes Mal neue Referenz -> memo wirkungslos

State nach unten ziehen, damit der Parent nicht wegen unbeteiligtem State rendert

Diagnose: React DevTools Profiler installieren, schauen wer rendert und warum.

React.memo, flacher Vergleich, stabile Referenzen, State nach unten, Profiler – kein einziger Informationspunkt fehlt. Aber du bist in einem Blick durch.

Das ist dein erstes echtes Ergebnis. Musst mir nicht glauben – lass es einmal selbst laufen, dann glaubst du es.

4. Ich hab’s für dich durchgerechnet: rund 63 Prozent weniger auf Deutsch – aber je nach Sprache verschieden

In der Original-Beschreibung von caveman steht, es spare “rund 75 % der token”.

Aber das ist die Zahl, die der Autor selbst angibt, ohne Methode dahinter. Solche Aussagen nimmt man zur Kenntnis – mehr nicht. Worauf andere bei der Ersparnis kommen, ist ihre Sache. Nachmessen musst du selbst.

Also habe ich gemessen – und zwar in drei Sprachen. Ich habe sechs Fragen genommen, die ein Entwickler im Alltag einfach so stellt (React-Re-Render, Connection Pool, Memory Leak in Node, async/await, einen git-commit rückgängig machen, JWT vs. Session), die KI jede Frage einmal im Normal- und einmal im caveman-Modus beantworten lassen und die Zeichen gezählt. Als Basis habe ich echte, nicht künstlich aufgeblähte Antworten genommen – keine absichtlich vollgepumpten Strohmänner, nur um die Zahl schön zu machen.

Das Ergebnis:

Sprache (jeweils Normal vs. caveman)	Reduktion der Zeichenzahl
Deutsch	rund 63 %
Englisch	rund 63 %
Japanisch	rund 52 %

Über die Hälfte, ohne dass eine einzige Information verloren geht – beeindruckend. Aber du siehst es: die Reduktion schwankt deutlich nach Sprache. Deutsch und Englisch geben mit ihren Floskeln und Füllwörtern ordentlich Wasser her; Japanisch ist selbst im Normal-Modus schon vergleichsweise kompakt, da bleibt caveman weniger zum Auswringen. Deshalb taugt das “75 %” nicht als Pauschal-Slogan für jeden Fall – es hängt davon ab, in welcher Sprache du arbeitest.

Methode offen auf den Tisch, ohne falsche Präzision zu spielen: Ich habe die Anzahl der Zeichen ohne Leerzeichen als Näherung benutzt, nicht die exakte token-Zahl (im Testaufbau war kein tokenizer installiert). Innerhalb einer Sprache entspricht das Zeichen-Verhältnis grob dem token-Verhältnis, die Reduktion innerhalb derselben Sprache ist also belastbar; die absoluten Zeichenzahlen zwischen Sprachen lassen sich dagegen nicht direkt vergleichen – ich vergleiche die Reduktion jeder Sprache mit sich selbst. Die Stichprobe sind nur sechs Fragen, gerade genug, um dir ein Gefühl für die Größenordnung zu geben.

Noch ein gemessenes Detail, das dich überraschen könnte: caveman kippt standardmäßig ins Englische ab. Der Skill ist von Haus aus für Englisch geschrieben – wenn du also auf Deutsch fragst, antwortet die KI dir gern im englischen Telegrammstil zurück. Für eine deutsche Frage ist das doppelt ärgerlich, denn die deutschen Fachbegriffe, die du im Kopf hast (Komponente, Verbindungspool, Speicherleck), werden dir dann englisch um die Ohren gehauen, und du springst beim Lesen zwischen zwei Sprachen hin und her. Willst du eine Antwort auf Deutsch, sag es beim Einschalten ausdrücklich: ein knappes “auf Deutsch” reicht. (Beim ersten Durchlauf hatte ich das nicht festgehalten, und prompt mischte sich ein Sprachwechsel “Deutsch -> Englisch” in die Zahlen – unsauber. Erst als ich die Sprache festnagelte und neu maß, kam die Tabelle oben heraus.)

5. Aber lass es nicht den ganzen Tag laufen – es hat seinen eigenen Kopf

caveman ist richtig praktisch, aber es ist kein “einmal an, für immer gut”-Schalter. Ein paar Dinge vorweg:

Es kippt ins Englische (siehe oben). Welche Sprache du willst, sagst du beim Einschalten.
Viele Satzfragmente, wenig Fehlertoleranz. Es schneidet Bindewörter weg und liebt kurze, abgehackte Sätze. Die Informationsdichte ist hoch, aber wenn du kurz abschweifst, hast du schnell den Faden verloren. Also: Ergebnisse, die andere lesen sollen, formelle Dokumente zum Versenden, komplexe mehrstufige Begründungen – caveman aus. In solchen Fällen zählt “verständlich” weit mehr als “token gespart”. (Zum Glück fängt Auto-Clarity die heiklen und mehrstufigen Fälle automatisch ab, aber sei dir im Klaren: caveman ist für den schnellen Dialog zwischen dir und der KI gedacht, nicht dafür, dass die KI etwas für andere schreibt.)
Es ist ein Stil, keine Fähigkeit. caveman erledigt dir keine einzige Aufgabe zusätzlich, es ändert nur, wie die KI mit dir spricht. Betracht es als dauerhaft aktiven “Datensparmodus” – erwarte nicht, dass es dir irgendeinen Arbeitsablauf abnimmt.

In einem Satz: Beim Dialog an, bei ernsthaftem Output aus. Wenn du dieses Maß im Griff hast, bleibt es dauerhaft ein gutes Werkzeug.

6. Spickzettel

Installieren: npx skills@latest add mattpocock/skills   # in der Abfrage caveman ankreuzen
Anschalten:   der KI "caveman mode" sagen  oder  /caveman
Ausschalten:  "normal mode" / "stop caveman"
Sprache:      beim Einschalten "auf Deutsch" sagen, sonst kippt es ins Englische

Weg damit:  inhaltsleere Füllwörter (eigentlich/im Grunde), Floskeln (mache ich gerne), Geschwurbel
Behalten:   Fachbegriffe, Codeblöcke, Fehlermeldungen im Original -- kein Zeichen ändern
Kausalität: mit Pfeil  X -> Y
Ausnahme:   heikle Operationen / mehrstufig -> volle Ausdrucksweise kehrt automatisch zurück (Auto-Clarity)
Nicht für:  formelle Dokumente / Tutorials / Output für andere -> ausschalten
Gemessen:   Deutsch ca. 63 %, Englisch ca. 63 %, Japanisch ca. 52 % (Autor gibt ca. 75 % an)

7. Weiterführend

Der Quellcode dieses Skills: mattpocock/skills · caveman (MIT-Lizenz)
Magst du diese Art von “ein Prompt verändert das Verhalten der KI”? In Matts Repo gibt es noch einen ganzen Haufen davon, und diese Serie nimmt sie nach und nach auseinander.
Wenn du mit Matt persönlich und Zehntausenden anderen Entwicklern über diese Skills reden willst, ist sein Newsletter eine gute Anlaufstelle.

Dieser Artikel ist ein Original-Tutorial von usesuperpowers.com. Der erklärte caveman-Skill stammt aus mattpocock/skills (source_commit: 2bf7005) und steht unter dessen MIT-Lizenz. Das Copyright an den zitierten Originalregeln liegt beim ursprünglichen Autor; unsere Analyse, unsere Messungen und der Text sind eigenständig erstellt.