用 andrej-karpathy-skills 让 LLM 代码更可靠从确认到验证的三步流程【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只让 AI 加一个小导出按钮却换回 300 行 diff它顺手重构了旁边的代码还加了个没人要的缓存层。如果你也被这类 AI 编程翻车折磨过可以试试 andrej-karpathy-skills——一套基于 Andrej Karpathy 对 LLM 写代码观察整理出的开源技能包用 4 条原则约束 AI 编码行为文末会讲如何配置。 先诊断LLM 写代码的三类毛病LLM 生成的代码问题看似零散其实能归并成三类根因擅自假设指令有歧义时它挑一个自己认为最可能的解释闷头写下去从不回头确认。这是返工的最大来源。过度设计爱给一次性代码套抽象层、加灵活性和可配置性100 行能写完的事写成 1000 行。改动范围失控顺手改与任务无关的代码和注释甚至删掉自己都没完全理解的逻辑。按时间线设置的三道护栏动手前让 AI 先列出假设写码之前先要求它做到四点把假设明说不确定就问而不是猜存在多种理解时列出来不要悄悄选一个有更简单的做法时直接提醒遇到没把握的地方停下说清哪里不清楚。以加个导出用户数据的功能为例合格的反应是先追问导出全部还是筛选后的什么格式包含哪些字段仓库里的 EXAMPLES.md 给出了这类场景的完整对照案例值得细看。编码中最小改动的边界写码过程中把 AI 限制在最小改动的框里不做不添加没被要求的功能、灵活性和配置项不为只用一次的代码创建抽象层不顺手改进相邻代码、注释或格式不删除原本就存在的死代码要做用解决问题所需的最少代码200 行能压到 50 行就重写匹配现有代码风格不引入新写法只清理自己这次改动导致冗余的导入和变量自检一句资深工程师会嫌这段代码复杂吗完成后把模糊指令变成可验证目标模糊的验收标准产出模糊的结果。任务收尾时把要求转成可验证的形式修复这个 bug → 先写出能复现它的测试再让它通过加上参数校验 → 为非法输入写测试并全部跑绿重构模块 X → 现有测试在改动前后都保持通过多步骤任务则让它先给出步骤 → 验证点的清单逐项推进。强成功标准能支撑 AI 独立循环直到完成让它能跑就行这种弱标准只会换来反复追问。常见坑速查表典型场景常见坑该怎么做新增功能默认按自己猜的理解写完整套要求先列出假设和歧义确认后再动手写工具函数50 行逻辑被包上类和抽象层先写函数出现第二个调用方再重构修改现有代码连带改了格式和相邻函数命名逐行核对每处改动能否对应你的请求修 bug症状消失了但无法证明已修复先写一个失败的复现测试再改到通过重构改完测试全红不知道哪步改坏的改动前后各跑一遍现有测试两种 30 秒落地的方式方式一Claude Code 插件推荐。在 Claude Code 里执行两条命令规则对所有项目全局生效/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills适合希望统一约束自己所有项目的场景。方式二按项目放配置文件。把仓库克隆下来将 CLAUDE.md 放进项目根目录即可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills新项目直接用作 CLAUDE.md已有项目把它追加到原文件末尾还可以续写项目专属规则。适合只约束单个项目、或需要混合自定义规则的场景。用 Cursor 的话可参考仓库里的 CURSOR.md 配置对应规则原则定义在 skills/karpathy-guidelines/SKILL.md 中。✅ 自检清单判断它是否生效观察接下来的几个任务满足以下条目说明护栏在起作用diff 里只有你请求的改动没有顺手重构澄清问题发生在写码之前而不是出错之后代码第一次就简单很少需要让 AI再简化一下遇到 bug 时AI 先写复现测试而不是直接改发现无关死代码时它会提出来但不删除这套护栏偏向谨慎优先于速度改个错别字、明显的一行修复不用走完整流程用判断力裁剪即可。它的目标是减少非平凡任务上的昂贵错误而不是拖慢简单工作。下次任务先跑一遍看看 diff 的变化。【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 用 andrej-karpathy-skills 让 LLM 代码更可靠：从确认到验证的三步流程
用 andrej-karpathy-skills 让 LLM 代码更可靠从确认到验证的三步流程【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只让 AI 加一个小导出按钮却换回 300 行 diff它顺手重构了旁边的代码还加了个没人要的缓存层。如果你也被这类 AI 编程翻车折磨过可以试试 andrej-karpathy-skills——一套基于 Andrej Karpathy 对 LLM 写代码观察整理出的开源技能包用 4 条原则约束 AI 编码行为文末会讲如何配置。 先诊断LLM 写代码的三类毛病LLM 生成的代码问题看似零散其实能归并成三类根因擅自假设指令有歧义时它挑一个自己认为最可能的解释闷头写下去从不回头确认。这是返工的最大来源。过度设计爱给一次性代码套抽象层、加灵活性和可配置性100 行能写完的事写成 1000 行。改动范围失控顺手改与任务无关的代码和注释甚至删掉自己都没完全理解的逻辑。按时间线设置的三道护栏动手前让 AI 先列出假设写码之前先要求它做到四点把假设明说不确定就问而不是猜存在多种理解时列出来不要悄悄选一个有更简单的做法时直接提醒遇到没把握的地方停下说清哪里不清楚。以加个导出用户数据的功能为例合格的反应是先追问导出全部还是筛选后的什么格式包含哪些字段仓库里的 EXAMPLES.md 给出了这类场景的完整对照案例值得细看。编码中最小改动的边界写码过程中把 AI 限制在最小改动的框里不做不添加没被要求的功能、灵活性和配置项不为只用一次的代码创建抽象层不顺手改进相邻代码、注释或格式不删除原本就存在的死代码要做用解决问题所需的最少代码200 行能压到 50 行就重写匹配现有代码风格不引入新写法只清理自己这次改动导致冗余的导入和变量自检一句资深工程师会嫌这段代码复杂吗完成后把模糊指令变成可验证目标模糊的验收标准产出模糊的结果。任务收尾时把要求转成可验证的形式修复这个 bug → 先写出能复现它的测试再让它通过加上参数校验 → 为非法输入写测试并全部跑绿重构模块 X → 现有测试在改动前后都保持通过多步骤任务则让它先给出步骤 → 验证点的清单逐项推进。强成功标准能支撑 AI 独立循环直到完成让它能跑就行这种弱标准只会换来反复追问。常见坑速查表典型场景常见坑该怎么做新增功能默认按自己猜的理解写完整套要求先列出假设和歧义确认后再动手写工具函数50 行逻辑被包上类和抽象层先写函数出现第二个调用方再重构修改现有代码连带改了格式和相邻函数命名逐行核对每处改动能否对应你的请求修 bug症状消失了但无法证明已修复先写一个失败的复现测试再改到通过重构改完测试全红不知道哪步改坏的改动前后各跑一遍现有测试两种 30 秒落地的方式方式一Claude Code 插件推荐。在 Claude Code 里执行两条命令规则对所有项目全局生效/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills适合希望统一约束自己所有项目的场景。方式二按项目放配置文件。把仓库克隆下来将 CLAUDE.md 放进项目根目录即可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills新项目直接用作 CLAUDE.md已有项目把它追加到原文件末尾还可以续写项目专属规则。适合只约束单个项目、或需要混合自定义规则的场景。用 Cursor 的话可参考仓库里的 CURSOR.md 配置对应规则原则定义在 skills/karpathy-guidelines/SKILL.md 中。✅ 自检清单判断它是否生效观察接下来的几个任务满足以下条目说明护栏在起作用diff 里只有你请求的改动没有顺手重构澄清问题发生在写码之前而不是出错之后代码第一次就简单很少需要让 AI再简化一下遇到 bug 时AI 先写复现测试而不是直接改发现无关死代码时它会提出来但不删除这套护栏偏向谨慎优先于速度改个错别字、明显的一行修复不用走完整流程用判断力裁剪即可。它的目标是减少非平凡任务上的昂贵错误而不是拖慢简单工作。下次任务先跑一遍看看 diff 的变化。【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