講少句定寫少行？Caveman 同 Ponytail 邊個真正慳 token｜Caveman 實測、Ponytail 實測、Mac mini coding

AI 寫 Code，token 究竟燒喺 AI 講太多，定係寫太多 code？今集喺 Mac mini 實測 Caveman 同 Ponytail，並對照公開測試，睇吓兩種慳 token 方法邊個啱你。 我用同一個 prompt 各跑三次細測試：Caveman 嘅平均輸出 token 由 832 減到 652，約少 22%；Ponytail 嘅日期選擇器任務由 1,341 減到 1,010，約少 25%，新增 code 行數約少 44%。呢啲係我嘅小樣本結果，唔係保證每個 repo 都有同樣效果。JetBrains 較大規模測試 Caveman 得出約 8.5%，亦同 README 宣傳嘅 65% 唔同。 章節（按 6:24 成片）： 00:00 開場 00:44 Token 點樣食你錢 01:16 Caveman：叫 AI 講少啲 01:47 Caveman 實測 02:41 宣傳 65%，實測呢？ 03:24 Ponytail：叫 AI 寫少啲 04:14 Ponytail 實測 05:11 幾時唔好用 05:44 兩個點揀 懶人包（安裝指令、測試數字同使用情境）： https://heyommi.com/g/ekcheung90/2026... 參考資料： Caveman 原始專案：https://github.com/JuliusBrussee/caveman JetBrains 測試：https://blog.jetbrains.com/ai/2026/07... Ponytail 原始專案：https://github.com/DietrichGebert/pon... Ponytail 作者 benchmark：https://github.com/DietrichGebert/pon... #AICoding #Caveman #Ponytail