4条AI编码行为准则andrej-karpathy-skills安装与用法完整清单【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你可能遇过这种坑AI写完了代码却顺手塞进来一堆用不上的抽象还把旁边没让动的代码顺手改进了。andrej-karpathy-skills 是一套基于 Karpathy 对 LLM 编码毛病观察整理的 AI 编码行为准则装成一个文件它不教模型怎么写代码只约束它写代码时的行为。下面先装好再讲 4 条准则怎么对应到你的日常阶段最后走一遍完整小案例。️ 五分钟装好两种方式二选一# 方式一装成 Claude Code 插件推荐所有项目生效 /plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills # 方式二克隆仓库把 CLAUDE.md 复制进你的项目根目录 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills已有 CLAUDE.md 的老项目把这份文件内容追加到末尾即可它的设计就支持与项目专属规则并存。用 Cursor 的话仓库里另有 CURSOR.md 说明同样的准则怎么搬进规则里。这些准则治哪些AI毛病AI常见毛病对应准则它要求什么默默做出错误假设就开干Think Before Coding先想后写说出假设不懂就问卡住就停200行的活非要上200行抽象Simplicity First简单优先最小代码不加臆测功能修bug时顺手改注释、格式、旁边代码Surgical Changes外科手术式修改只碰必须碰的只清理自己弄出的垃圾目标模糊让它跑起来就算完成Goal-Driven Execution目标驱动执行先定成功标准循环到验证通过整套准则偏向谨慎高于速度。改个错字这种活不用走全套流程。按阶段用起来动手前接到模糊需求时你收到导出一份用户数据这样的需求 → 别让 AI 直接开写。让它列假设全部用户还是子集导成文件、API 还是发邮件AI 拿不准时应该停下来把我不确定的是X明说等你回答。写代码时只需要一个小功能时你要算个九折 → 交付物就应该是几行函数别要策略类、别要配置对象、别要缓存钩子。写完自问一句资深工程师会说这过度设计吗会就重写。改已有代码时修一个老bug你要修邮箱校验器空值崩溃 → 只改和 bug 相关的行。别改引号风格、别加类型标注、别动旁边用户名逻辑。看到不相关的死代码提一句就行别删。判断标准每行改动都能追溯到这次需求。交付前想说完成了时修好 bug 了不算完成 → 改成写了复现 bug 的测试修完测试通过老测试也通过。多步任务把计划写成一行行1. [步骤] → 验证[检查点]。Karpathy 的观察是LLM 很擅长循环到目标达成给它强成功标准就能自己跑弱标准只会反复回来问你。准则的完整措辞在仓库的 SKILL.md 里可以对照看。✅ 完整小案例修一个空邮箱崩溃的bug任务项目里的邮箱校验器email 为空时直接崩溃。动手前——和 AI 确认 bug 定义是崩溃还是校验报错期望是空邮箱抛必填错误。不让它猜。测试先行——让 AI 写一个复现测试跑一遍确认崩溃此时测试应当是红的。外科手术式修改——只改判空逻辑保留原有注释和风格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)交付前验证——复现测试变绿、老测试全过、diff 就是上面几行收工。用户名逻辑一个字符都没动。这条准则偏谨慎像这种一行能修完的改动可以省掉测试步骤直接验证。它拦的是非琐碎任务上的昂贵错误。 交付前对照这份Checklist动手前让 AI 说清了假设并回答了模糊点交付的代码是最小够用没有臆测功能diff 里每一行都能追溯到这次需求原有风格、注释、无关代码没被动过有测试证明完成复现测试或验收测试老测试仍然全绿六条勾中五条AI 写的就是代码你交出去的就是一个干净的 PR。【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