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4條AI編碼行為準(zhǔn)則andrej-karpathy-skills安裝與用法完整清單【免費下載鏈接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathys observations on LLM coding pitfalls.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills你可能遇過這種坑AI寫完了代碼卻順手塞進(jìn)來一堆用不上的抽象還把旁邊沒讓動的代碼順手改進(jìn)了。andrej-karpathy-skills 是一套基于 Karpathy 對 LLM 編碼毛病觀察整理的 AI 編碼行為準(zhǔn)則裝成一個文件它不教模型怎么寫代碼只約束它寫代碼時的行為。下面先裝好再講 4 條準(zhǔn)則怎么對應(yīng)到你的日常階段最后走一遍完整小案例。? 五分鐘裝好兩種方式二選一# 方式一裝成 Claude Code 插件推薦所有項目生效 /plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills # 方式二克隆倉庫把 CLAUDE.md 復(fù)制進(jìn)你的項目根目錄 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills已有 CLAUDE.md 的老項目把這份文件內(nèi)容追加到末尾即可它的設(shè)計就支持與項目專屬規(guī)則并存。用 Cursor 的話倉庫里另有 CURSOR.md 說明同樣的準(zhǔn)則怎么搬進(jìn)規(guī)則里。這些準(zhǔn)則治哪些AI毛病AI常見毛病對應(yīng)準(zhǔn)則它要求什么默默做出錯誤假設(shè)就開干Think Before Coding先想后寫說出假設(shè)不懂就問卡住就停200行的活非要上200行抽象Simplicity First簡單優(yōu)先最小代碼不加臆測功能修bug時順手改注釋、格式、旁邊代碼Surgical Changes外科手術(shù)式修改只碰必須碰的只清理自己弄出的垃圾目標(biāo)模糊讓它跑起來就算完成Goal-Driven Execution目標(biāo)驅(qū)動執(zhí)行先定成功標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)到驗證通過整套準(zhǔn)則偏向謹(jǐn)慎高于速度。改個錯字這種活不用走全套流程。按階段用起來動手前接到模糊需求時你收到導(dǎo)出一份用戶數(shù)據(jù)這樣的需求 → 別讓 AI 直接開寫。讓它列假設(shè)全部用戶還是子集導(dǎo)成文件、API 還是發(fā)郵件AI 拿不準(zhǔn)時應(yīng)該停下來把我不確定的是X明說等你回答。寫代碼時只需要一個小功能時你要算個九折 → 交付物就應(yīng)該是幾行函數(shù)別要策略類、別要配置對象、別要緩存鉤子。寫完自問一句資深工程師會說這過度設(shè)計嗎會就重寫。改已有代碼時修一個老bug你要修郵箱校驗器空值崩潰 → 只改和 bug 相關(guān)的行。別改引號風(fēng)格、別加類型標(biāo)注、別動旁邊用戶名邏輯?？吹讲幌嚓P(guān)的死代碼提一句就行別刪。判斷標(biāo)準(zhǔn)每行改動都能追溯到這次需求。交付前想說完成了時修好 bug 了不算完成 → 改成寫了復(fù)現(xiàn) bug 的測試修完測試通過老測試也通過。多步任務(wù)把計劃寫成一行行1. [步驟] → 驗證[檢查點]。Karpathy 的觀察是LLM 很擅長循環(huán)到目標(biāo)達(dá)成給它強成功標(biāo)準(zhǔn)就能自己跑弱標(biāo)準(zhǔn)只會反復(fù)回來問你。準(zhǔn)則的完整措辭在倉庫的 SKILL.md 里可以對照看。? 完整小案例修一個空郵箱崩潰的bug任務(wù)項目里的郵箱校驗器email 為空時直接崩潰。動手前——和 AI 確認(rèn) bug 定義是崩潰還是校驗報錯期望是空郵箱拋必填錯誤。不讓它猜。測試先行——讓 AI 寫一個復(fù)現(xiàn)測試跑一遍確認(rèn)崩潰此時測試應(yīng)當(dāng)是紅的。外科手術(shù)式修改——只改判空邏輯保留原有注釋和風(fēng)格def validate_user(user_data): # Check email format - if not user_data.get(email): email user_data.get(email, ) if not email or not email.strip(): raise ValueError(Email required)交付前驗證——復(fù)現(xiàn)測試變綠、老測試全過、diff 就是上面幾行收工。用戶名邏輯一個字符都沒動。這條準(zhǔn)則偏謹(jǐn)慎像這種一行能修完的改動可以省掉測試步驟直接驗證。它攔的是非瑣碎任務(wù)上的昂貴錯誤。 交付前對照這份Checklist動手前讓 AI 說清了假設(shè)并回答了模糊點交付的代碼是最小夠用沒有臆測功能diff 里每一行都能追溯到這次需求原有風(fēng)格、注釋、無關(guān)代碼沒被動過有測試證明完成復(fù)現(xiàn)測試或驗收測試?yán)蠝y試仍然全綠六條勾中五條AI 寫的就是代碼你交出去的就是一個干凈的 PR。【免費下載鏈接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathys observations on LLM coding pitfalls.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 4條AI編碼行為準(zhǔn)則：andrej-karpathy-skills安裝與用法完整清單
4條AI編碼行為準(zhǔn)則andrej-karpathy-skills安裝與用法完整清單【免費下載鏈接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathys observations on LLM coding pitfalls.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills你可能遇過這種坑AI寫完了代碼卻順手塞進(jìn)來一堆用不上的抽象還把旁邊沒讓動的代碼順手改進(jìn)了。andrej-karpathy-skills 是一套基于 Karpathy 對 LLM 編碼毛病觀察整理的 AI 編碼行為準(zhǔn)則裝成一個文件它不教模型怎么寫代碼只約束它寫代碼時的行為。下面先裝好再講 4 條準(zhǔn)則怎么對應(yīng)到你的日常階段最后走一遍完整小案例。? 五分鐘裝好兩種方式二選一# 方式一裝成 Claude Code 插件推薦所有項目生效 /plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills # 方式二克隆倉庫把 CLAUDE.md 復(fù)制進(jìn)你的項目根目錄 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills已有 CLAUDE.md 的老項目把這份文件內(nèi)容追加到末尾即可它的設(shè)計就支持與項目專屬規(guī)則并存。用 Cursor 的話倉庫里另有 CURSOR.md 說明同樣的準(zhǔn)則怎么搬進(jìn)規(guī)則里。這些準(zhǔn)則治哪些AI毛病AI常見毛病對應(yīng)準(zhǔn)則它要求什么默默做出錯誤假設(shè)就開干Think Before Coding先想后寫說出假設(shè)不懂就問卡住就停200行的活非要上200行抽象Simplicity First簡單優(yōu)先最小代碼不加臆測功能修bug時順手改注釋、格式、旁邊代碼Surgical Changes外科手術(shù)式修改只碰必須碰的只清理自己弄出的垃圾目標(biāo)模糊讓它跑起來就算完成Goal-Driven Execution目標(biāo)驅(qū)動執(zhí)行先定成功標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)到驗證通過整套準(zhǔn)則偏向謹(jǐn)慎高于速度。改個錯字這種活不用走全套流程。按階段用起來動手前接到模糊需求時你收到導(dǎo)出一份用戶數(shù)據(jù)這樣的需求 → 別讓 AI 直接開寫。讓它列假設(shè)全部用戶還是子集導(dǎo)成文件、API 還是發(fā)郵件AI 拿不準(zhǔn)時應(yīng)該停下來把我不確定的是X明說等你回答。寫代碼時只需要一個小功能時你要算個九折 → 交付物就應(yīng)該是幾行函數(shù)別要策略類、別要配置對象、別要緩存鉤子。寫完自問一句資深工程師會說這過度設(shè)計嗎會就重寫。改已有代碼時修一個老bug你要修郵箱校驗器空值崩潰 → 只改和 bug 相關(guān)的行。別改引號風(fēng)格、別加類型標(biāo)注、別動旁邊用戶名邏輯?？吹讲幌嚓P(guān)的死代碼提一句就行別刪。判斷標(biāo)準(zhǔn)每行改動都能追溯到這次需求。交付前想說完成了時修好 bug 了不算完成 → 改成寫了復(fù)現(xiàn) bug 的測試修完測試通過老測試也通過。多步任務(wù)把計劃寫成一行行1. [步驟] → 驗證[檢查點]。Karpathy 的觀察是LLM 很擅長循環(huán)到目標(biāo)達(dá)成給它強成功標(biāo)準(zhǔn)就能自己跑弱標(biāo)準(zhǔn)只會反復(fù)回來問你。準(zhǔn)則的完整措辭在倉庫的 SKILL.md 里可以對照看。? 完整小案例修一個空郵箱崩潰的bug任務(wù)項目里的郵箱校驗器email 為空時直接崩潰。動手前——和 AI 確認(rèn) bug 定義是崩潰還是校驗報錯期望是空郵箱拋必填錯誤。不讓它猜。測試先行——讓 AI 寫一個復(fù)現(xiàn)測試跑一遍確認(rèn)崩潰此時測試應(yīng)當(dāng)是紅的。外科手術(shù)式修改——只改判空邏輯保留原有注釋和風(fēng)格def validate_user(user_data): # Check email format - if not user_data.get(email): email user_data.get(email, ) if not email or not email.strip(): raise ValueError(Email required)交付前驗證——復(fù)現(xiàn)測試變綠、老測試全過、diff 就是上面幾行收工。用戶名邏輯一個字符都沒動。這條準(zhǔn)則偏謹(jǐn)慎像這種一行能修完的改動可以省掉測試步驟直接驗證。它攔的是非瑣碎任務(wù)上的昂貴錯誤。 交付前對照這份Checklist動手前讓 AI 說清了假設(shè)并回答了模糊點交付的代碼是最小夠用沒有臆測功能diff 里每一行都能追溯到這次需求原有風(fēng)格、注釋、無關(guān)代碼沒被動過有測試證明完成復(fù)現(xiàn)測試或驗收測試?yán)蠝y試仍然全綠六條勾中五條AI 寫的就是代碼你交出去的就是一個干凈的 PR。【免費下載鏈接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathys observations on LLM coding pitfalls.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考