1个文件4条原则纠正AI编程3类通病【免费下载链接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathys observations on LLM coding pitfalls.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills让 AI 助手给接口加导出功能它可能默默假设导出全量用户顺手重构相邻代码diff 里混入你没要过的抽象层。andrej-karpathy-skills 用单个 CLAUDE.md 文件给出四条行为准则约束 Claude Code 等工具在写代码前先暴露假设从源头压住这类失控改动。项目定位andrej-karpathy-skills 是一个给使用 AI 编程工具的开发者的行为指南项目核心内容只有一个 CLAUDE.md 文件。它针对 LLM 写代码时的三类通病——静默假设、过度设计、无意识改动无关代码——给出四条可执行的约束规则让 AI 的产出更可预期。官方仓库地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills核心机制拆解准则全文只有四条每条对应一类已观察到的失效模式。1. 编码前思考实现之前先显式列出假设遇到多种合理解释就并列呈现而不是静默选一个有困惑就停下来点名哪里不清楚再提问。之所以把这条放在第一位是因为错误假设是连锁反应的起点——模型一旦沿错误假设一路跑下去后续所有改动都建立在错误地基上。实际效果是问题在写第一行代码之前就被摆到台面上而不是在返工阶段才暴露。2. 简单优先只写解决当前问题的最简代码不添加未请求的灵活性和配置项不对单次使用的逻辑做抽象不针对不可能发生的场景写错误处理200 行能压到 50 行就重写。它压制的是 LLM 的过度工程化倾向README 里引用的原话是100 行能搞定的事写出 1000 行。判断标准被固定成一句自检话高级工程师会说这过度复杂吗会就简化。3. 精准修改编辑现有代码时不顺手改进相邻代码、注释和格式不重构没坏的东西匹配现有风格发现自己改动产生的孤儿导入和变量要清理遇到无关的死代码只报告不删除。检验标准是 diff 里每一行改动都能直接追溯到原始请求。4. 目标驱动执行把指令式任务改写成可验证目标修复 bug变成先写一个能复现它的失败测试再让它变绿。依据是 Karpathy 的观察模型很擅长朝着明确目标循环给它成功标准比给它步骤说明更有效。多步任务还要求附一份步骤 → 验证点的简短计划模型就能自己闭环推进。快速上手方式一在 Claude Code 内安装插件准则对全部项目生效git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills /plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills方式二只给单个项目加准则把 CLAUDE.md 拷到项目根目录即可cp andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md /path/to/your-project/跑通任意一种准则就在下一次对话中生效模型开始写代码前会先引用它。项目文件导览仓库结构非常小六个文件全部与规则本身有关andrej-karpathy-skills/ ├── CLAUDE.md # 核心行为准则四条原则全文 ├── README.md # 项目说明、四条原则解读与安装方式 ├── README.zh.md # 中文说明文档 ├── CURSOR.md # 在 Cursor 中使用同一套准则的方法 ├── EXAMPLES.md # 隐藏假设、多步验证等实践案例 └── skills/ └── karpathy-guidelines/ └── SKILL.md # 同一内容的技能定义版本可复用典型场景对比两个高频场景看准则开与关的差别场景不做会怎样做了之后怎样给接口加导出用户数据静默假设导出全量用户、选 JSON 格式顺带新增工具函数与缓存diff 混入未请求的功能先反问导出范围、字段和格式diff 里只有被请求的改动实现一个折扣计算策略模式、抽象类、配置开关三行逻辑被撑成上百行一个几行的函数直接解决问题后续有真实需求再重构上手自查清单✅ 提需求后首轮回复先列出假设或反问而不是直接开写✅ 复查 diff每一行改动都能追溯到原始请求✅ PR 里找不到顺手重构、格式重排、未请求的类型标注✅ 多步任务附有步骤 → 验证点计划且验证确实执行了✅ 修 bug 遵循测试先红后绿的顺序✅ 对简单改动没有走全套流程——准则偏向稳妥而非速度琐碎任务允许从简这个项目的价值就是用一个文件、四条规则把 LLM 的隐性习惯变成显式约束。下一步可以直接把 CLAUDE.md 拷进当前项目交给它一个非平凡任务然后用 diff 干不干净来判断准则是否真正生效。【免费下载链接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathys observations on LLM coding pitfalls.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 1个文件4条原则纠正AI编程3类通病
1个文件4条原则纠正AI编程3类通病【免费下载链接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathys observations on LLM coding pitfalls.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills让 AI 助手给接口加导出功能它可能默默假设导出全量用户顺手重构相邻代码diff 里混入你没要过的抽象层。andrej-karpathy-skills 用单个 CLAUDE.md 文件给出四条行为准则约束 Claude Code 等工具在写代码前先暴露假设从源头压住这类失控改动。项目定位andrej-karpathy-skills 是一个给使用 AI 编程工具的开发者的行为指南项目核心内容只有一个 CLAUDE.md 文件。它针对 LLM 写代码时的三类通病——静默假设、过度设计、无意识改动无关代码——给出四条可执行的约束规则让 AI 的产出更可预期。官方仓库地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills核心机制拆解准则全文只有四条每条对应一类已观察到的失效模式。1. 编码前思考实现之前先显式列出假设遇到多种合理解释就并列呈现而不是静默选一个有困惑就停下来点名哪里不清楚再提问。之所以把这条放在第一位是因为错误假设是连锁反应的起点——模型一旦沿错误假设一路跑下去后续所有改动都建立在错误地基上。实际效果是问题在写第一行代码之前就被摆到台面上而不是在返工阶段才暴露。2. 简单优先只写解决当前问题的最简代码不添加未请求的灵活性和配置项不对单次使用的逻辑做抽象不针对不可能发生的场景写错误处理200 行能压到 50 行就重写。它压制的是 LLM 的过度工程化倾向README 里引用的原话是100 行能搞定的事写出 1000 行。判断标准被固定成一句自检话高级工程师会说这过度复杂吗会就简化。3. 精准修改编辑现有代码时不顺手改进相邻代码、注释和格式不重构没坏的东西匹配现有风格发现自己改动产生的孤儿导入和变量要清理遇到无关的死代码只报告不删除。检验标准是 diff 里每一行改动都能直接追溯到原始请求。4. 目标驱动执行把指令式任务改写成可验证目标修复 bug变成先写一个能复现它的失败测试再让它变绿。依据是 Karpathy 的观察模型很擅长朝着明确目标循环给它成功标准比给它步骤说明更有效。多步任务还要求附一份步骤 → 验证点的简短计划模型就能自己闭环推进。快速上手方式一在 Claude Code 内安装插件准则对全部项目生效git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills /plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills方式二只给单个项目加准则把 CLAUDE.md 拷到项目根目录即可cp andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md /path/to/your-project/跑通任意一种准则就在下一次对话中生效模型开始写代码前会先引用它。项目文件导览仓库结构非常小六个文件全部与规则本身有关andrej-karpathy-skills/ ├── CLAUDE.md # 核心行为准则四条原则全文 ├── README.md # 项目说明、四条原则解读与安装方式 ├── README.zh.md # 中文说明文档 ├── CURSOR.md # 在 Cursor 中使用同一套准则的方法 ├── EXAMPLES.md # 隐藏假设、多步验证等实践案例 └── skills/ └── karpathy-guidelines/ └── SKILL.md # 同一内容的技能定义版本可复用典型场景对比两个高频场景看准则开与关的差别场景不做会怎样做了之后怎样给接口加导出用户数据静默假设导出全量用户、选 JSON 格式顺带新增工具函数与缓存diff 混入未请求的功能先反问导出范围、字段和格式diff 里只有被请求的改动实现一个折扣计算策略模式、抽象类、配置开关三行逻辑被撑成上百行一个几行的函数直接解决问题后续有真实需求再重构上手自查清单✅ 提需求后首轮回复先列出假设或反问而不是直接开写✅ 复查 diff每一行改动都能追溯到原始请求✅ PR 里找不到顺手重构、格式重排、未请求的类型标注✅ 多步任务附有步骤 → 验证点计划且验证确实执行了✅ 修 bug 遵循测试先红后绿的顺序✅ 对简单改动没有走全套流程——准则偏向稳妥而非速度琐碎任务允许从简这个项目的价值就是用一个文件、四条规则把 LLM 的隐性习惯变成显式约束。下一步可以直接把 CLAUDE.md 拷进当前项目交给它一个非平凡任务然后用 diff 干不干净来判断准则是否真正生效。【免费下载链接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathys observations on LLM coding pitfalls.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考