3 步上手 andrej-karpathy-skills:AI 编程行为约束完整指南

发布时间:2026/8/28 23:39:38

3 步上手 andrej-karpathy-skills:AI 编程行为约束完整指南
3 步上手 andrej-karpathy-skillsAI 编程行为约束完整指南【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你让 AI 加一个导出用户数据功能它没问你要哪些字段、什么格式就开写还顺手重排了半个文件的缩进。andrej-karpathy-skills 就是冲着这类问题来的一个给 AI 编程定规矩的开源指南项目核心做法是往项目里放一份 CLAUDE.md让 Claude Code 这类 LLM 编程工具不再替你偷偷做决定。它是什么项目把 Andrej Karpathy 对大模型写代码的观察压缩成了一份 LLM 编程指南。Karpathy 发现模型有几类典型毛病替你做错误假设且一路跑到底不回头核实把百行能搞定的逻辑写成上千行修 bug 时误伤任务之外的代码和注释。andrej-karpathy-skills 用一份CLAUDE.md写下四条行为准则来对症核心思想一句话别只下达指令把假设显式化、把成功标准定清楚AI 才有边界、有验收条件。文件开头还写明了一笔取舍准则偏向谨慎而非速度改错别字这种小事不必全套上。安装步骤两种装法任选其一Claude Code 用户推荐插件其他工具用 CLAUDE.md。方式一Claude Code 插件。在 Claude Code 里依次执行两条命令就能完成 andrej-karpathy-skills 安装/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills装完准则以技能形式全局生效所有项目共用一份不用每个仓库单独配置。方式二放进项目根目录。先克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills把仓库里的 CLAUDE.md 复制到你的项目根目录Claude Code 会自动读取它已有 CLAUDE.md 就把内容追加进去。用 Cursor 的话仓库里的 CURSOR.md 有配套规则的安装说明。四条原则怎么消化按写代码之前、之中、交付之前三个阶段记比背编号好用。编码前——先思考再动手把假设列出来拿不准就问需求有多种理解时把选项都摆出来不偷偷挑一个。例让搜索变快是降延迟、提并发还是改交互先问清楚。编码中——简单优先加精准修改用能解决当前问题的最少代码不为以防万一加缓存和配置项改现有代码只动任务相关的行风格照旧发现无关死代码只提一嘴不删。例三行算完的折扣别配抽象类修空指针就只改那几行。交付前——目标驱动把模糊指令改写成可验证的成功标准循环做到验证通过。例修复 bug改成先写一个能复现 bug 的失败测试再让它变绿。条文全文在项目根目录的 CLAUDE.md更多正反案例在 EXAMPLES.md。一个完整实践折扣计算需求写个函数算折扣。AI 的常见翻车上来就是抽象基类、百分比策略类、固定金额策略类、配置对象加计算器入口三十多行五个类调用前还得先读文档。按简单优先交付物应该是这个def discount(amount, percent): # percent 取 0 到 100 return amount * percent / 100抽象本身没错错在时机。等固定金额满减这种真实需求出现再抽接口不迟——案例文件里对这类过度工程 vs 极简实现的对比写得很细值得翻一遍。怎么判断它生效了用上后盯四个信号都变好才算数改动清单干净diff 里只有你要的变更没有搭车重排格式或润色注释一次成型代码第一次就简单不用交付后再砍一轮提问前置澄清问题在动手前就提出来而不是写歪了才回头问计划先行多步任务先给步骤 验证方式的简短计划逐步执行逐步验证现在就装上试试把 CLAUDE.md 丢进当前项目根目录然后拿一个真实任务交给 AI——它开口第一句应该从我来实现变成我需要先确认几件事。【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

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