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[무료 특강] 「토큰 65% 절감」 진짜일까 — 바이럴 caveman 스킬, 같은 질문으로 직접 재 봤습니다

「토큰 65% 절감」으로 별 11만 개를 넘긴 caveman 스킬을 깔기 전에 직접 재 봤습니다. 같은 질문을 기본 · 「간결하게 답해.」 · caveman · ultracave 네 조건으로 Claude Code에서 156번 돌려, 출력 토큰과 정답을 스크립트로 셌습니다. 공정하게 재는 법과 내 질문으로 재는 무료 측정기 킷을 10분 안에 보여 드립니다.

6명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

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AI 코딩
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실습 중심
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AI 활용법
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자동화
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 「토큰 N% 절감」 같은 바이럴 숫자를 같은 질문 · 조건만 바꾼 실측으로 다시 확인하는 순서

  • 토큰 절감 도구의 진짜 비교 기준이 「아무 지시 없음」이 아니라 「간결하게 답해」 한 줄이라는 점과 그 이유

  • caveman 스킬을 전역 설치 없이 프로젝트 스킬 한 장으로만 넣고, 커밋 · 해시로 고정해 시험하는 법

  • 무료 측정기 킷(claude-code-token-meter)으로 내 질문의 출력 토큰 · 정답 수를 조건별로 재고 표로 보는 법

FREE · 10-MIN · CLAUDE CODE TOKEN METER

「토큰 65% 절감」,
깔기 전에 내 질문으로 재 보세요

같은 질문 · 조건만 바꿔 · 156번. 정답은 AI 채점관이 아니라 스크립트가 셉니다. 측정기는 무료 킷으로 그대로 드립니다.

📏 네 조건 156회 실측

기본 · 「간결하게 답해.」 · caveman · ultracave

⚖️ 진짜 비교 기준

「아무 지시 없음」이 아니라 「간결하게 답해」 한 줄

🧰 무료 측정기 킷

기본은 연습 실행 · 표준 라이브러리만 · MIT

우리 실측 — 질문 10개 × 3회 · 출력 토큰 중앙값 (Claude Code 2.1.314 · Opus 5.5 · 2026-10-31)

기본 1,100 · 「간결하게 답해.」 335(−69.5%) · caveman 571(−48.1%) · ultracave 499.5(−54.6%)
질문 10개 모두 「간결하게 답해.」가 caveman보다 짧음 · 정답은 네 조건 모두 같음(사람이 읽어 확인)
파일을 고치는 작업 3개 × 3회: 기본 863 · 「간결하게 답해.」 677 · caveman 895 · ultracave 798 · 검사 PASS 모두 9/9

이런 분께 맞습니다

  • 「토큰 절약」 스킬 · 프롬프트를 깔기 전에 효과를 확인하고 싶은 분
  • 바이럴 숫자를 그대로 믿기보다 내 질문으로 재 보고 싶은 분
  • AI 답이 길어 매번 「짧게」를 덧붙이고 계신 분

정직하게 말씀드리면

  • 무엇을 쟀나: caveman 4.0의 여섯 부품 중 「답 말투(Say less)」 하나만 쟀습니다. 프록시 · 자동 적용 등 다른 부품과 전역 설치는 재지 않았습니다.
  • 작성자도 같은 말을 했습니다: caveman README는 "Be concise" is the real baseline이라고 적고, 영어 질문 10개(3.1.0 규칙)에서 그 위에 중앙값 3% 더 줄었다고 밝힙니다. 우리 조건(한국어 · 4.0.1 규칙)에서는 「간결하게 답해.」가 더 짧았습니다. 「바이럴이 거짓말」이 아니라 「기준을 바꿔 내 질문으로 재면 다를 수 있다」입니다.
  • 한계: 한국어 질문 10개 · 작업 3개 · 새 세션 기준이고, 사용자 설정과 MCP를 뺀 Claude Code입니다. 비용 숫자는 CLI 환산값이라 청구서가 아닙니다.
  • 음성은 AI 음성 합성(TTS)이고, 화면은 대화 모드 Claude Code 실제 실행 녹화입니다. 빨리 튼 구간은 화면에 「실제 N초 → M초」로 표시했습니다.
  • 이 강의는 caveman 프로젝트와 관계가 없습니다. 「Caveman」은 작성자의 이름이며, 로고는 쓰지 않았습니다.

토큰을 어디에 쓸지 판단하는 법은 이웃 강의 「토큰을 어디에 둘 것인가」에서 다룹니다.

함께 나누는 곳

막히는 에러는 AI에게 먼저 물어보는 게 가장 빠릅니다. 직접 잰 결과표는 오픈채팅방에서 나눠요.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 「토큰 절약」 스킬 · 프롬프트가 정말 효과 있는지 깔기 전에 확인하고 싶은 Claude Code 사용자

  • 바이럴 숫자를 강의 · 글로 옮기기 전에 직접 재 보고 싶은 1인 크리에이터 · 기획자 · 개발자

  • AI 답이 너무 길어 매번 「짧게」라고 덧붙이고 계신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 코딩 지식 불필요 — 킷 폴더와 복사 · 붙여넣기 명령으로 진행합니다

  • 권장 환경: macOS 또는 Windows PC · Python 3 · Claude Code(측정은 내 Claude 사용량을 씁니다 — 킷은 기본이 연습 실행)

안녕하세요
지피티쌤입니다.

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수강생

9

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수강평

4.6

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강의 평점

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강의

AI 에이전트 워크플로우와 콘텐츠 자동화 시스템을 연구·구축하는 지피티쌤입니다.

화제의 글로벌 AI 기술과 워크플로우를 직접 구현·검증한 뒤, 비개발자도 10분 만에 자신의 컴퓨터에서 똑같이 재현할 수 있도록 실행 기록·프롬프트 규격·오픈소스 스타터 킷을 파일째 공개하고 가르칩니다. 조회수나 수익 같은 과장된 약속 대신, 실제로 무엇이 작동했고 어떻게 검증했는지를 데이터와 코드로 보여 드립니다.

[주요 연구 및 강의 분야]

  • AI 에이전트 & 제2의 뇌 구축: Claude Code · Google Antigravity · Karpathy LLM Wiki 기반 지식 컴파일 및 업무 자동화

  • AI 영상·콘텐츠 제작 시스템: Google Flow(Veo) · TTS · 에이전트를 결합한 팩트체크 및 자동 렌더링 파이프라인

  • 무결성 검증 자동화: 대본·위키·데이터의 깨진 링크와 사실 관계를 전수 검사하는 린트(Lint) 파이프라인

[공식 채널 및 오픈소스 실습실]

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