Vomit：用另一个 LLM 清理 Claude 5 的 token 输出
一款名为“Vomit”的新工具使用另一个语言模型，将 Anthropic 最新 Claude 5 编码模型生成的密集、充满行话的散文重写为更清晰、更对话式的文本。许多开发者表示，Claude 目前的输出风格冗长、充满隐喻且特立独行，严重拖慢他们的工作、造成疲劳，有时甚至需要第二个模型才能理解计划、注释和 PR 描述。也有人认为，这种风格反映了模型在面向推理与 agentic 工作流训练上的更深层变化，引出了关于可控性、UX，以及在严肃工作中是否越来越必须叠加多个模型的更广泛问题。
问题：Claude 5 的散文风格
- 很多评论者觉得 Opus 5/Fable 5 的输出极其冗长、密集，并充满特立独行的行话和隐喻，尤其是在技术工作中。
- 常见抱怨包括：凭空捏造术语、把物体人格化、元评论、“one caveat…” 结尾附注、解释决策过程而不是直接给结果，以及会叙述阶段和思路路径的评论/提交信息。
- 有几个人说，连续几个小时阅读这种“slop”在认知上很耗费精力，甚至影响心理健康；一些人将其与早先的 Claude 4.x 模型作了不利比较。
- 少数人说他们读起来没问题，并把批评看作是在“抱怨”或识字能力问题，但其他人强烈反对，认为这种风格客观上更难快速浏览和解析。
Vomit 及相关工具
- Vomit 会通过带有“editor”提示词的另一个 LLM 处理 Claude 的输出，去掉 claude 式怪癖，并重写成清晰、对话式的英语，同时保留细节。
- 还提到了一些目标类似的项目（“Claudish to English”、“Caveman”、“deslop”、自定义正则过滤器、以及像 vale 这样的确定性风格检查器）。
- 一些人使用本地或更便宜的模型（例如开源权重模型、GPT-5.6、Muse Glimmer、Qwen）专门重写或净化 Claude 的注释和文档。
提示词、harnesses 与部分修复
- 用户报告说，AGENTS.md、输出风格以及“be concise”指令只有轻微帮助；随着会话变长，模型会漂移。
- 一些有一定帮助的技巧包括：严格的字数/段落限制、Simplified Technical English 或 ISO plain language 风格、每一轮都加 hooks/system 提醒、单独的“cleanup”技能，以及“explain like I’m five / moron”提示词。
- Anthropic 新的
outputStyle: concise被认为有所改进，但很多人说它并不能彻底解决问题。
线程内推测的原因
- 有几个人推测，最近针对 agentic coding、工具使用和“verifiable rewards”的训练与 RL，优化出了密集、对内部有用的推理语言，而这种语言会泄漏到面向用户的散文中。
- 其他人则提出，来自对先前模型输出进行训练所形成的反馈回路，或针对 agent-to-agent 通信的优化，可能也是驱动因素；以上都被表述为推测。
对使用方式和供应商选择的影响
- 有些人退回到 Claude 4.6/4.8，或转向其他厂商的编码代理，只把 Claude 作为一个子代理使用，甚至完全不用。
- 另一些人接受叠加多个模型和工具（重写 LLM、跨模型审查）成为新常态，而也有人批评这种日益增长的“agent-on-agent”复杂度是不可持续的过度设计。