De Leidse data science-student Julius Brussee (19) zette in april een klein project op GitHub waarmee je AI-tools korter en bondiger laat reageren. Hij noemde het Caveman, naar het taalgebruik van een holbewoner. Geen beleefdheden, geen overbodige uitleg, alleen de essentie en de code. Wie ermee werkt, ziet de AI met korte fragmenten antwoorden in plaats van met halve essays. De technische inhoud blijft hetzelfde, het verpakkingsmateriaal verdwijnt.
Op Hacker News en Reddit ging het project binnen een paar dagen viral. Inmiddels staat de teller op zo’n 60.000 sterren op GitHub en is Caveman een van de meest besproken AI-tools voor ontwikkelaars. Volgens Brussee’s eigen benchmarks bespaart de skill ongeveer 65 procent aan output tokens met behoud van technische correctheid. Andere ontwikkelaars hebben dat percentage in praktijksituaties wat genuanceerd, maar dat het werkt staat buiten kijf.
Twee dingen maken dit verhaal interessant voor onderwijscontext. Het laat zien wat een student met de huidige AI-tools in een paar dagen op poten kan zetten, en het raakt aan een onderliggend probleem dat ook in de klas gaat spelen. Hoe meer je AI laat genereren, hoe sneller je tegen kosten- en limietplafonds aanloopt. Voorlopig speelt dat vooral bij ontwikkelaars, maar het komt onvermijdelijk dichterbij naarmate leerlingen en studenten zelf serieuzer aan de slag gaan met vibe coding.
