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Caveman Claude Code — 시스템 프롬프트 간결화로 토큰 최적화와 정확도 향상

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Caveman Claude Code — 간결화로 더 똑똑해지는 LLM

시스템 프롬프트에 “be concise, no filler, straight to the point” 한 줄 추가하는 것만으로 토큰 절약 + 정확도 향상. 큰 모델일수록 overthinking이 심해서 brevity 강제가 더 효과적.

Caveman Skill

Julius Brussee가 만든 Claude Code 스킬. 응답에서 불필요한 요소를 전부 제거:

  • 관사, 충어, 인사말, hedging 제거
  • 단문/파편 사용
  • 기술 용어와 코드 블록은 그대로 유지

설치: npx skills add JuliusBrussee/caveman 활성화: /caveman 또는 “talk like caveman”, “less tokens please” 강도: lite / full / ultra (세 단계)

Before vs After

  • Normal: “Your component is re-rendering because you’re creating a new object reference on each render”
  • Caveman full: “New object ref each render. Inline object prop = new ref = re-render. Wrap in useMemo.”

핵심 원리: 왜 간결함이 장황함을 이기는가

모델이 장황하도록 훈련되는 경향(verbose bias)이 있음. 간결함을 강제하면 모델이 hedging 대신 결론에 먼저 커밋하게 됨.

80%의 효과를 내는 한 줄

스킬 없이도 CLAUDE.md에 한 줄 추가하면 40-50% prose 압축 효과:

Be concise. No filler. No hedging. State conclusions first, reasoning second. Skip pleasantries.

caveman 스킬은 75% 압축, 정확도 이점은 거의 동일.

반론: “Be Concise”가 안 먹힌다면?

Claude Code의 내장 시스템 프롬프트가 이미 간결성을 강제하고 있음:

  • “Lead with the answer, not the reasoning”
  • “If you can say it in one sentence, don’t use 3”
  • “Skip filler words, preamble, transitions”

CLAUDE.md에서 응답 스타일을 override하려면 --system-prompt 플래그 사용 필요. CLAUDE.md는 “무엇을 할지”에 효과적이지만 “얼마나 말할지”에는 한계가 있음.

더 강력한 대안: 하드 제약

“Be concise” 같은 모호한 지시보다 숫자 기반 제약이 효과적:

  • “Answer in exactly 3 sentences”
  • “Summarize in exactly 5 bullet points”
  • “100 words max”

모호한 지시 = 모델이 기준을 알 수 없음. 숫자 제약 = 셀 수 있고 검증 가능.

Claude Code 규칙 준수를 위한 5가지 패턴

  1. 30-Line Rule: CLAUDE.md를 30줄 이내로 유지. 모델이 신뢰할 수 있게 따르는 규칙은 ~150-200개. 시스템 프롬프트가 ~50개 사용.
  2. 긍정 지시 > 부정 지시: “Do NOT use semicolons”보다 “Use commas for line endings”가 효과적.
  3. 훅(Hooks)으로 강제: 절대 지켜야 하는 규칙은 프롬프트가 아니라 코드로 강제.
  4. 범위 지정 CLAUDE.md: 루트 + 서브디렉토리별로 분산.
  5. Primacy/Recency 활용: 맨 처음과 맨 마지막 지시가 가장 잘 지켜짐.

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출처

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