使用独立的 LLM 清理 Claude 5 的冗余输出
Vomit: Clean up Claude 5's token output with a separate LLM

原始链接: https://github.com/zachahn/vomit

**Vomit** 是一款注重隐私的本地工具,它通过本地大模型将 Claude 的标记化输出转换为可读的英语。该工具无遥测功能,也无外部依赖,专为偏好本地处理的用户打造,具有一种“随性编码(vibe-coded)”的实用风格。 由于该工具无法访问 Claude 的后端文件或操作,仅依赖 Claude 的输出内容,因此偶尔可能会出现幻觉或漏掉消息。此外,其运行速度可能较慢,且目前主要针对 macOS 进行了优化。 **主要功能:** * **本地处理:** 完全在您的机器上运行,无外部数据传输。 * **非侵入模式:** 允许用户“跟踪(tail)”会话,或在不改变原始流程的情况下与 Claude 同时运行。 * **简易设置:** 通过 `go install` 安装,使用 `vomit init` 进行配置,并通过 `vomit scrub` 或 `vomit tail` 等简单的命令行指令管理会话。 开发者建议使用如 Llama.app 运行的 GPT-OSS 20B 等本地模型以获得最佳效果。Vomit 是开源的,采用 GNU GPLv3 许可证,旨在服务于习惯实验性、本地优先工作流程的用户。

GitHub 上的一个新项目允许用户“清理”Claude 生成的文本。Claude 生成的文本常有迂回的推理、尴尬的主谓搭配以及自夸式的填充词等典型风格问题。 该工具通过封装特定的系统提示词,旨在剔除这些独特的“Claude 式”文风。通过强制设定限制(例如禁止无生命物体使用动作动词、禁用破折号等),该工具迫使大语言模型在保留原意的基础上,将内容重写为清晰、直接且口语化的文字。 Hacker News 上的讨论显示,尽管 Claude 自带的“简洁输出”模式有所帮助,但市场仍需要外部工具来进一步优化其输出。用户指出,该项目若能提供清晰的“修改前后”对比示例将会更好;也有用户提到了一些旨在解决相同问题的现有项目,例如“Claudish-to-English”。
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原文

Vomit converts Claude's token vomit into English by piping it through a local LLM. It's fully local (no telemetry) and has no external dependencies.

Disclaimer:

  • The local LLM can only see what Claude tries to communicate (no access to any actions or files), so it hallucinates a bit
  • It's pretty slow
  • This is totally vibe-coded, only tested on Mac
  • There is a possibility you'll completely miss Claude's message. You can use something like AgentsView to get the original messages, as Vomit does not touch anything during runtime (except technically it writes files to your TMPDIR)
# Install the binary to your GOPATH
go install github.com/zachahn/vomit@latest

# Setup connection details to your LLM
vomit init

# Instructions on how to replace Claude's output via hooks
vomit scrub -claude

In addition, there's a non-invasive mode if you want to run Vomit on the side.

  • vomit list. List Claude session identifiers
  • vomit tail [<session_identifier>]. Translate Claude's tokens for the specified session, or follow the latest one
  • vomit help. See for more commands

This should work with:

If you don't have a local LLM set up already, I think I recommend using Llama.app, then downloading GPT-OSS 20B through it. Run the init subcommand after you set this up.

GNU GPLv3

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