马尾辫

他什么也没说。他只写了一行代码。这样就能用了。

代码量减少约54%（最高可达94%）· 成本降低约20% · 运行速度提升约27% · 100%安全
_{该数据是在真实的 Claude Code 会话中，对一个真实的开源项目（FastAPI + React）进行编辑时测得的，对比的是没有该技能的相同智能体。54% 是12项功能任务的平均值（Haiku 4.5，样本量n=4）；当智能体生成过度复杂的代码（如日期选择器）时，这一比例可达到94%，而当代码本身已极为精简时则接近零。ponytail 保留了所有的安全机制，而仅用于“编写单行代码”的简单提示则会放弃其中一项。（早前的单次测试将数值统一报告为80-94%；而基于公平的智能体基准值，该数值代表的是每项任务的最高效率，而非平均值。）完整报告 · 复现实验。}

_{西班牙语 · 韩语}

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你肯定认识他。留着长长的马尾辫，戴着椭圆形眼镜。他在公司的时间甚至比版本控制系统出现的时间还要长。你给他看五十行代码，他看过后什么也不说，直接用一行代码替换了它们。

Ponytail 能将他整合进你的 AI 智能体中。

使用前 / 使用后

你要求生成一个日期选择器。普通的智能体会安装 flatpickr 库，编写一个封装组件，添加样式表，还会开始讨论时区问题。

而使用 ponytail 后：

<!-- ponytail: browser has one -->
<input type="date">

examples/ 中的通过率更高。

数据统计

最真实的衡量标准是让真正的智能体完成实际任务：即让无界面的 Claude Code 会话编辑 tiangolo's full-stack-fastapi-template（一个真实的 FastAPI + React 项目），并根据它最终留下的git diff成果来评分。共进行了12项功能任务测试，对比的是有该技能与没有该技能的相同智能体，样本量n=4，评估工具为 Haiku 4.5。

对比无技能基线	代码行数	令牌数	成本	时间	安全性
Ponytail	-54%	-22%	-20%	-27%	100%
Caveman（简洁散文控制模式）	-20%	+7%	+3%	+2%	100%
“YAGNI + one-liners”提示词	-33%	-14%	-21%	-30%	95%

Ponytail 是唯一一个在所有指标上都能实现显著缩减的模型，同时也是唯一一个在做到这一点的同时仍能保持完全安全性的模型。在那些存在严重过度设计问题的场景中，缩减幅度最大（例如日期选择器从 404 行缩减到 23 行，颜色选择器从 287 行缩减到 23 行，原因是它直接使用了原生<input>组件而非专用组件），而对于本身就已经非常简洁的代码，缩减幅度则接近于零。完整的方法、针对不同任务的对比表格以及相关限制信息可见：benchmarks/results/2026-06-18-agentic.md。

旧版的单次生成数据（孤立生成模式）

涵盖了五项日常任务，使用了三种模型以及三种不同的处理方式（无技能模式、Caveman模式、Ponytail模式），共进行了十次运行，并给出了中位数结果。每个提示词对应一次输出结果，统计的是答案的代码行数：

实验结果显示代码量减少了80-94%。#126曾指出，纯模型基线版本会通过添加散文描述和选项来充实其输出，因此这一差距在一定程度上是对话式基线带来的伪象。上述基于智能体模型的数据则是经过修正后的、更具说服力的结果。可使用npx promptfoo eval -c benchmarks/promptfooconfig.yaml来复现单次生成实验。]

规则从来都不是“使用最少的令牌数”。 正确的规则是：仅编写任务所需的代码，绝不能削减验证逻辑、错误处理机制、安全性保障或无障碍功能。代码量之所以会变小，是因为这些内容确实是必要的，而非经过刻意压缩的结果。对于遵循该优化原则的模型而言，更低的成本和更快的响应速度只是附带效果；而那些倾向于过度思考、在每一步决策上都耗费大量令牌的简洁推理模型，则可能会出现相反的情况（在 GPT-5.5 上就观察到了这种现象）。

工作原理

在开始编写代码之前，智能体会先找到满足以下条件的第一个层级：

1. Does this need to exist?   → no: skip it (YAGNI)
2. Already in this codebase?  → reuse it, don't rewrite
3. Stdlib does it?            → use it
4. Native platform feature?   → use it
5. Installed dependency?      → use it
6. One line?                  → one line
7. Only then: the minimum that works

该“阶梯式选择流程”是在智能体理解问题之后才启动的，而非替代理解过程：它会先读取即将被修改的代码，追踪其实际执行流程，然后再确定下一步该选择哪个层级。智能体在寻找解决方案时可能会偷懒，但在读取代码时绝不会马虎。

适度懒惰，绝非疏忽：基于信任边界的验证、数据丢失处理、安全性以及无障碍性始终不会被牺牲。

安装

这是 Ponytail 要求你做的最简单的事：

Claude Code 与 Codex 插件会运行两个微小的 Node.js 生命周期钩子，因此node必须存在于你的 PATH 环境变量中（给 Nix/nvm 用户的提示：它必须位于非交互式 shell 的 PATH 中）。即便如此，相关功能依然可用，只是会保持静默状态，而不会在每个提示语下都报错。

Claude Code

/plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail

/plugin install ponytail@ponytail

（必须发送两条独立的提示语才能完成安装）

在 Claude Code 桌面版的 Code 选项卡中操作步骤相同：在提示框中输入上述两条/plugin命令，或点击其旁边的**+按钮，选择Plugins** → Add plugin来浏览已配置的市场，也可通过侧边栏的Customize来管理这些市场。

Codex

codex plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail
codex plugin add ponytail@ponytail

运行codex并打开/hooks，查看并确认其两个生命周期钩子，然后开启一个新线程。

同样的安装步骤也适用于 Codex 桌面应用：安装完成后重启应用，它就会自动识别该插件。

GitHub Copilot CLI

copilot plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail
copilot plugin install ponytail@ponytail

在交互式的 Copilot CLI 会话中，可使用斜杠形式的命令：

/plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail
/plugin install ponytail@ponytail

Copilot CLI 会按插件名称对命令进行命名空间划分。例如：

/ponytail:ponytail ultra
/ponytail:ponytail-review

Pi agent harness

pi install git:github.com/DietrichGebert/ponytail

OpenCode

将其添加到opencode.json中：

{ "plugin": ["@dietrichgebert/ponytail"] }

也可以从某个代码检出目录运行（该插件会重用hooks/和skills/）：

{ "plugin": ["./.opencode/plugins/ponytail.mjs"] }

它会在每轮对话的当前层级注入规则集；同时还会添加/ponytail命令（参见Commands）。即便没有该插件，OpenCode 也会自动加载此仓库中的AGENTS.md，因此规则依然有效。该插件还会新增lite/full/ultra/off层级。

./路径会相对于你的项目中的opencode.json来确定；若要在多个项目间共享同一个代码检出目录，可将其指向.mjs的绝对路径（它会根据自身文件的位置找到对应的hooks/和skills/）。

Gemini CLI

gemini extensions install https://github.com/DietrichGebert/ponytail

它会在每次会话中将规则集作为常驻上下文加载，并注册/ponytail命令；skills/版本也会一同加载，仅在需要时才会被激活。 Gemini 适配器刻意不提供根级hooks/hooks.json路径：Gemini 会自动加载该路径，而 Ponytail 的生命周期钩子则使用 Claude/Codex 的事件名称。

Qoder

Qoder 会自动从仓库根目录加载AGENTS.md作为常驻上下文，因此无需任何设置即可在代码检出目录下运行 Ponytail。对于针对特定项目的规则，可将.qoder/rules/ponytail.md复制到项目的.qoder/rules/中。六个 Ponytail 技能（/ponytail、/ponytail-review、/ponytail-audit、/ponytail-debt、/ponytail-gain、/ponytail-help）可通过 Qoder 的技能系统使用；插件清单位于.qoder-plugin/plugin.json，指向skills/目录。

如需获得完整的插件级支持（自动启用模式，且每个提示词都会注入规则集），请将 hooks/qoder-hooks.json 中的钩子添加到您的 .qoder/settings.json 中。请用您所使用的 ponytail 检出路径替换 PONYTAIL_DIR。Qoder 的 UserPromptSubmit 钩子会在首次接收提示词时启用默认模式，并在每一轮对话中注入规则集；而带有 PreToolUse 与 task|Task 匹配器的钩子则可将规则集注入子代理中。等级切换功能（/ponytail lite|full|ultra|off）会自动生效。

Antigravity CLI

Google 正将 Gemini CLI 更名为 Antigravity CLI（即 agy 二进制文件）；同样的扩展程序也可安装到该程序中：

agy plugin install https://github.com/DietrichGebert/ponytail

它复用了此仓库中的 gemini-extension.json。唯一的区别在于：Antigravity 会将 /ponytail 命令转换为技能，因此您需要直接在聊天中输入这些命令（例如以消息形式输入 /ponytail-review），而无需从斜杠菜单中选择。在迁移完成之前（大约在 2026 年 6 月 18 日左右），gemini extensions install 仍然可用。若想将其作为始终处于激活状态的规则来使用，只需将规则集放入 .agents/rules/ 即可。

Hermes Agent

hermes plugins install DietrichGebert/ponytail --enable

安装完成后请重启 Hermes。该插件会在每次 LLM 对话开始前注入当前的 Ponytail 模式，将捆绑的技能注册为 ponytail:<skill>，并添加 /ponytail、/ponytail-review、/ponytail-audit、/ponytail-debt、/ponytail-gain 和 /ponytail-help。在共享网关环境中，可通过 Hermes 的斜杠命令访问控制功能，仅允许受信任的用户使用 /ponytail；而运行时模式则是进程级的。

CodeWhale

无需任何设置，即可从项目根目录读取 AGENTS.md。只需将 AGENTS.md 复制到您的项目中，或从该仓库的检出目录运行 codewhale 即可，仅此而已。

Swival

首先在您的库中准备好该集合，然后再添加您需要的技能：

swival skills add --global https://github.com/DietrichGebert/ponytail  # stage into ~/.config/swival/library
swival skills add ponytail                                             # install the collection into this project
swival skills add --global ponytail                                    # or activate it in every project

Swival 也会从项目根目录读取 AGENTS.md，同时全局读取仅用于提供指令的 ~/.config/swival/AGENTS.md 作为备用。

在命令行中，可使用 $ 前缀来明确激活某个技能。例如：$ponytail-review。

Devin CLI

devin plugins install DietrichGebert/ponytail

它会将 ponytail 作为 Devin 的插件进行安装；相应的技能则以 /ponytail:ponytail、/ponytail:ponytail-review 等形式提供。

OpenClaw

clawhub install ponytail

它会通过 ClawHub 将 ponytail 作为 OpenClaw 的技能进行安装；review、audit、debt、gain 以及 help 这些技能也是以相同方式安装的（即 clawhub install ponytail-review 等）。OpenClaw 会在编码任务中应用该技能，同时还会将其作为 /ponytail 命令提供。如果没有 ClawHub，可直接将 .openclaw/skills/ponytail 复制到 ~/.openclaw/skills/ 中。

就这些了。他会为此感到骄傲的。虽然他不会说出来。

该功能会在每次会话中自动激活，只需使用少量命令即可（详见 Commands）。当代码库给您带来了个人层面的困扰时，还有 /ponytail ultra 可以使用。启动信息及模式切换提示会显示当前的模式。

您可以通过 PONYTAIL_DEFAULT_MODE 环境变量（lite/full/ultra/off）为每个新会话设置等级，或者通过 ~/.config/ponytail/config.json 中的 defaultMode 字段来设置（Windows 系统则为 %APPDATA%\ponytail\config.json）。默认值为 full。

在处于活动状态时，该规则集还会被注入到通过 Agent 工具生成的每一个子代理中。若希望仅针对特定类型的代理应用该规则集（例如，不对其它只读搜索代理生效），可将 PONYTAIL_SUBAGENT_MATCHER 环境变量设置为用于匹配子代理的 agent_type 的正则表达式。该匹配规则没有固定锚点且不区分大小写：explore|general 表示两种情况均匹配，^general$ 表示精确匹配，而插件型代理的路径则表现为 plugin:name 的形式。若未设置该变量，则表示将规则注入到所有子代理中（即为默认行为）；若正则表达式无效，或平台无法识别子代理的类型，也会回退到注入规则的方式。

Cursor、Windsurf、Cline、GitHub Copilot Chat（即 VS Code、JetBrains 以及 Visual Studio 的编辑器扩展，而非 Install 中介绍的独立版 Copilot CLI）、Aider、Kiro、Zed、CodeWhale、Swival、Qoder：请从该仓库复制对应的规则文件（.cursor/rules/、.windsurf/rules/、.clinerules/、.github/copilot-instructions.md、AGENTS.md、.kiro/steering/、.qoder/rules/）。

Kiro：将 .kiro/steering/ponytail.md 复制到 ~/.kiro/steering/（全局范围）或项目中的 .kiro/steering/。

GitHub Copilot CLI 的回退模式（仅指令模式）：它会读取项目中的 AGENTS.md 和 .github/copilot-instructions.md，或者将规则复制到 ~/.copilot/copilot-instructions.md 中，以便在所有项目中运行 ponytail。此方式可提供持续指导，但不会添加插件模式切换选项或钩子。

安装了 Codex 扩展的 VS Code 会读取该仓库提供的 AGENTS.md，因此无需任何设置即可在仓库根目录下使用该功能（~/.codex/AGENTS.md 可将 Codex 设置为全局生效）。

在 JetBrains Junie 的“设置 → 工具 → Junie → 项目设置 → 指南路径”中指定该路径后，Junie 即可读取 AGENTS.md（目前尚不支持自动检测）。该仓库提供了 AGENTS.md；.junie/guidelines.md 是 Junie 旧版的路径。

Amp（Sourcegraph）会从工作目录以及其上级目录中读取 AGENTS.md，直至 $HOME，这些文件均包含在该仓库中，因此无需任何设置即可使用（~/.config/amp/AGENTS.md 可实现全局生效）。

Jules（Google）会从仓库根目录读取 AGENTS.md，该文件也包含在该仓库中，因此无需任何设置即可加载规则集。

哪些文件对应哪些代理：请参阅 Agent portability。

卸载

主机	命令
Claude Code	/plugin remove ponytail
Codex	codex plugin remove ponytail
Devin CLI	devin plugins remove ponytail
Pi agent	pi uninstall ponytail
Cursor / Windsurf / Cline / Qoder / 等	删除已复制的规则文件

这些操作会删除插件自身的文件。不过，它们会在插件文件夹外留下少量与状态相关的记录：模式标志~/.config/ponytail/config.json，以及（如果您接受了设置提示）在~/.claude/settings.json中的statusLine条目。请运行node scripts/uninstall.js来清理这些残留。请在运行上述的宿主删除命令之前执行它——该脚本本身也是一个插件文件，因此先删除插件就会同时删掉它（或者从该仓库的独立克隆版本中运行它）。它只会删除那些指向 ponytail 自身脚本的 statusLine 条目，因此您自行设置的 statusline 会保持不变。

命令

命令	功能
/ponytail [lite | full | ultra | off]	设置强度，或将其关闭。不带参数时可查看当前强度等级。
/ponytail-review	审查当前的差异内容，判断是否存在过度设计，并返回删除列表。
/ponytail-audit	对整个仓库进行过度设计检查，而不仅限于差异部分。
/ponytail-debt	将您暂缓处理的ponytail:快捷指令汇总到记录本中，避免“以后处理”变成“永远不处理”。
/ponytail-gain	显示基准测试得出的影响评分表（代码更少、成本更低、速度更快）。
/ponytail-help	上述命令的快速参考。

这些命令需要具备相应技能的宿主（Claude Code、Codex、Devin CLI、OpenCode、Gemini、pi、Swival、Hermes Agent、Qoder）。在 Codex 中，它们属于技能，可通过@（@ponytail-review）来调用。仅支持指令的适配器（Cursor、Windsurf、Cline、Copilot、Kiro、Antigravity）则无需命令即可加载常驻规则集。

开发

在修改精简后的规则文本时，需确保各代理版本的文本保持一致：

node scripts/check-rule-copies.js
npm test

OpenClaw 技能包（.openclaw/skills/）是由skills/生成的；修改某个技能后需重新运行node scripts/build-openclaw-skills.js，如果版本过旧，测试套件将会失败。若要将这些技能发布到 ClawHub，需先运行clawhub login，然后再运行node scripts/publish-openclaw-skills.js（它会以package.json版本同时发布全部六个技能；若要预览，可加上--dry-run参数）。

正确性基准测试会启动 Python 来执行邮件和 CSV 格式的检查；在运行python之前会先尝试python3。进行 CSV 检查时，需要在本地安装pandas。

常见问题

我可以在 caveman 中使用它吗？ 可以，而且建议您这么做。Caveman 用于压缩代理生成的文本；ponytail 用于压缩它生成的代码。两者功能不同、互不重叠：Caveman 会逐字节保留代码原貌，而 ponytail 则不会干预代码本身的表述。二者共同实现代码的极简化。

它需要配置文件吗？ 不需要。虽然可以通过可选的~/.config/ponytail/config.json或PONYTAIL_DEFAULT_MODE环境变量来设置默认强度等级，但并非必须。

如果我真的需要那 120 行长的缓存类怎么办？ 其实没这个必要。即便您坚持要求，它也会生成——只是速度会很慢，而且会正确生成，同时还会盯着您看。

它具备扩展性吗？ 您从未编写过的那段代码具备无限的扩展能力。至今为止，零错误、零 CVE，且正常运行时间高达 100%。

为何取名“ponytail”？ 原因您心里很清楚。

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MIT。最简实用且有效的许可证。]

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