genshijin
skill
Gecti
Health Gecti
- License — License: MIT
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 53 GitHub stars
Code Gecti
- Code scan — Scanned 8 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Gecti
- Permissions — No dangerous permissions requested
Purpose
This is a Japanese-optimized communication skill/prompt template designed for use with Claude Code and Codex. It compresses Japanese text to reduce token usage by approximately 75-85% by stripping honorifics, filler words, and verbose expressions while maintaining technical accuracy.
Security Assessment
The tool is essentially a markdown prompt file (SKILL.md) that instructs the AI on how to compress its responses. It does not execute shell commands, make network requests, or access sensitive data. No hardcoded secrets were found. The code scan of 8 files revealed no dangerous patterns, and no risky permissions are required. The installation methods involve simple file downloads via curl. Overall risk: Low.
Quality Assessment
The project is actively maintained (last push was today) and carries a permissive MIT license. It has 53 GitHub stars, indicating a modest but growing community interest. It is a localized fork of the English-language "caveman" tool, specifically tailored to Japanese linguistic redundancies. The documentation is thorough, offering multiple installation methods and clear usage examples with benchmark comparisons.
Verdict
Safe to use — a simple, low-risk prompt optimization skill that effectively reduces Japanese token usage without security concerns.
This is a Japanese-optimized communication skill/prompt template designed for use with Claude Code and Codex. It compresses Japanese text to reduce token usage by approximately 75-85% by stripping honorifics, filler words, and verbose expressions while maintaining technical accuracy.
Security Assessment
The tool is essentially a markdown prompt file (SKILL.md) that instructs the AI on how to compress its responses. It does not execute shell commands, make network requests, or access sensitive data. No hardcoded secrets were found. The code scan of 8 files revealed no dangerous patterns, and no risky permissions are required. The installation methods involve simple file downloads via curl. Overall risk: Low.
Quality Assessment
The project is actively maintained (last push was today) and carries a permissive MIT license. It has 53 GitHub stars, indicating a modest but growing community interest. It is a localized fork of the English-language "caveman" tool, specifically tailored to Japanese linguistic redundancies. The documentation is thorough, offering multiple installation methods and clear usage examples with benchmark comparisons.
Verdict
Safe to use — a simple, low-risk prompt optimization skill that effectively reduces Japanese token usage without security concerns.
genshijin 原始人 🗿| Claude Code / Codex 向けの超圧縮コミュニケーションスキル。caveman の日本語版をベースに、日本語特有の冗長表現に最適化。
README.md
genshijin 原始人 🗿
なぜ多くトークン使う？少なくて済む🗿
Claude Code / Codex 向けの超圧縮コミュニケーションスキル。caveman の日本語版をベースに、日本語特有の冗長表現に最適化。
トークン使用量を 約75%削減 しつつ、技術的正確性は100%維持。
日本語への最適化ポイント
英語版 caveman は冠詞(a/an/the)やフィラーの削除が中心だが、日本語版は以下に対応:
| 英語版の削減対象 | 日本語版の削減対象 |
|---|---|
| 冠詞 (a/an/the) | 敬語・丁寧語 (です/ます/ございます) |
| フィラー (just/really/basically) | クッション言葉 (えーと/まあ/基本的に/一応) |
| 前置き (Sure! I'd be happy to...) | 前置き表現 (ご質問ありがとうございます...) |
| ぼかし (might/perhaps/likely) | ぼかし (〜かもしれません/おそらく/〜と思われます) |
| 冗長表現 | 冗長な助詞連続・敬語の二重化 |
インストール
方法1: Claude Code プラグイン（推奨）
Claude Code 内で以下を実行:
/plugin install genshijin@InterfaceX-co-jp/genshijin
claude plugin marketplace add InterfaceX-co-jp/genshijin
方法2: npx skills（サードパーティ）
npx skills add InterfaceX-co-jp/genshijin
方法3: 手動インストール
プロジェクト単位（このリポジトリだけに適用）:
# リポジトリのルートで実行
mkdir -p .claude/skills/genshijin
curl -o .claude/skills/genshijin/SKILL.md \
https://raw.githubusercontent.com/InterfaceX-co-jp/genshijin/main/skills/genshijin/SKILL.md
グローバル（すべてのプロジェクトに適用）:
mkdir -p ~/.claude/skills/genshijin
curl -o ~/.claude/skills/genshijin/SKILL.md \
https://raw.githubusercontent.com/InterfaceX-co-jp/genshijin/main/skills/genshijin/SKILL.md
方法4: 一時的に使う
claude --plugin-dir ./path/to/genshijin
使い方
/genshijin # 通常モード（デフォルト）で起動
/genshijin 丁寧 # ビジネス向け簡潔体
/genshijin 極限 # 最大圧縮
会話中に 原始人やめて または 通常モード で解除。
3段階の強度
丁寧モード
クッション言葉・ぼかし表現を削除。敬語は維持。ビジネスメール向き。
Before:
ご質問ありがとうございます。お調べしたところ、こちらの問題につきましては、認証ミドルウェアにおけるトークンの有効期限チェックの部分に原因がある可能性が考えられます。
After:
コンポーネントが再レンダリングされるのは、レンダリングごとに新しいオブジェクト参照が生成されるためです。
useMemoで解決できます。
通常モード（デフォルト）
敬語を落とし体言止め。助詞も最小限。原始人の基本形。
Before:
こちらの問題は、レンダリングが行われるたびに新しいオブジェクトの参照が生成されてしまうことが原因となっております。
After:
レンダリング毎に新オブジェクト参照が生成。インラインオブジェクトprop = 新しい参照 = 再レンダリング。
useMemoで包む。
極限モード
略語・矢印記法・一語回答。電報のような圧縮。
Before:
データベースのコネクションプーリングというのは、リクエストが来るたびに新しい接続を確立するのではなく、あらかじめ作成しておいた接続を再利用する仕組みのことです。
After:
プール = DB接続再利用。ハンドシェイク省略 → 高負荷時に高速。
ベンチマーク
| タスク | 通常 | caveman | genshijin | caveman削減 | genshijin削減 | genshijin vs caveman |
|---|---|---|---|---|---|---|
| なぜReactコンポーネントが毎回再レンダリングされるのか説 | 1223 | 251 | 180 | 79% | 85% | 28% |
| 認証ミドルウェアのトークン有効期限チェックにバグがある。修正 | 1710 | 231 | 111 | 86% | 94% | 52% |
| Node.jsでPostgreSQLのコネクションプーリング | 2043 | 462 | 335 | 77% | 84% | 27% |
| git rebaseとmergeの違いを説明して | 720 | 291 | 225 | 60% | 69% | 23% |
| コールバック地獄をasync/awaitにリファクタリングし | 1711 | 461 | 275 | 73% | 84% | 40% |
| マイクロサービスとモノリスの比較を説明して | 1043 | 464 | 260 | 56% | 75% | 44% |
| ExpressルートのPRをセキュリティ観点でレビューして | 1329 | 260 | 103 | 80% | 92% | 60% |
| Dockerのマルチステージビルドを設定して | 1454 | 412 | 194 | 72% | 87% | 53% |
| PostgreSQLのレースコンディションをデバッグして | 1771 | 529 | 341 | 70% | 81% | 36% |
| ReactのError Boundaryを実装して | 2965 | 466 | 277 | 84% | 91% | 41% |
| CORSエラーが出る。原因と解決策を教えて | 799 | 362 | 216 | 55% | 73% | 40% |
| Nginxのリバースプロキシ設定を教えて | 1969 | 418 | 366 | 79% | 81% | 12% |
| Redisを使ったキャッシュ戦略を教えて | 2098 | 633 | 321 | 70% | 85% | 49% |
| TypeScriptのジェネリクスを初心者向けに説明して | 1261 | 668 | 366 | 47% | 71% | 45% |
| REST APIとGraphQLの違いを説明して | 885 | 400 | 313 | 55% | 65% | 22% |
| Node.jsアプリのメモリリークを調査する方法を教えて | 1832 | 584 | 319 | 68% | 83% | 45% |
| GitHub Actionsで基本的なCI/CDパイプライン | 2339 | 1079 | 431 | 54% | 82% | 60% |
| N+1クエリ問題とは何か、どう解決するか教えて | 1265 | 523 | 349 | 59% | 72% | 33% |
| WebSocketとServer-Sent Eventsの使 | 1079 | 480 | 262 | 56% | 76% | 45% |
| Reactの状態管理ライブラリの選び方を教えて | 901 | 363 | 242 | 60% | 73% | 33% |
| Kubernetesの基本概念を説明して | 928 | 415 | 228 | 55% | 75% | 45% |
| OAuth2の認証フローを説明して | 1116 | 425 | 300 | 62% | 73% | 29% |
| CSS FlexboxとGridの使い分けを教えて | 1059 | 333 | 295 | 69% | 72% | 11% |
| Pythonのデコレータの仕組みを説明して | 1395 | 449 | 306 | 68% | 78% | 32% |
| データベースインデックスの仕組みと使いどころを教えて | 1631 | 517 | 257 | 68% | 84% | 50% |
| JWTとセッションベース認証の比較を教えて | 1401 | 349 | 274 | 75% | 80% | 21% |
| Promise.allとPromise.raceの違いと使い | 1236 | 436 | 352 | 65% | 72% | 19% |
| TerraformでAWSインフラを管理する基本を教えて | 1345 | 568 | 383 | 58% | 72% | 33% |
| Node.jsのイベントループの仕組みを説明して | 1287 | 845 | 277 | 34% | 78% | 67% |
| APIのレート制限を実装する方法を教えて | 1819 | 805 | 616 | 56% | 66% | 23% |
| 平均 | 1453 | 482 | 292 | 67% | 80% | 39% |
English Benchmark (参考値)
genshijin は日本語最適化スキルだが、英語プロンプトでも圧縮効果を発揮するか検証。caveman（英語ネイティブ）との比較。
英語ベンチマーク未実行。python run.py --lang en --trials 3 --update-readme で生成。
ベンチマークは英語版 caveman の結果を参考値として掲載。
自分で計測するには:
cd benchmarks
pip install -r requirements.txt
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
python run.py --trials 3 --update-readme # 日本語
python run.py --lang en --trials 3 --update-readme # 英語
安全機能
セキュリティ警告や破壊的操作の確認時は自動的に通常の丁寧な日本語に切り替わる。誤解が致命的になる場面では正確性を優先。
プロジェクト構成
genshijin/
├── skills/genshijin/SKILL.md # コアのスキル定義
├── .claude-plugin/
│ ├── plugin.json # Claude Code プラグインマニフェスト
│ └── marketplace.json # マーケットプレイス定義
├── benchmarks/
│ ├── run.py # ベンチマークスクリプト
│ ├── prompts.json # テスト用プロンプト（10問）
│ └── requirements.txt # Python依存パッケージ
├── README.md
├── LICENSE
└── .gitignore
元プロジェクト
JuliusBrussee/caveman — 英語版オリジナル
Star History
ライセンス
MIT
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