andrej-karpathy-skills 使用指南让 AI 编程助手先问清楚再动手【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你说「导出用户数据」AI 却交回一个带分页、后台任务、邮件通知的三百行实现而你要的只是一份简单文件。andrej-karpathy-skillsforrestchang 维护把 Andrej Karpathy 点名的这类 LLM 写码坑整理成一套能直接装给 AI 助手的守则用来改善 LLM 生成代码的质量。AI 编程助手最常见的三种翻车场景第一种翻车它替你猜还不告诉你。需求有一点模糊它就默默选一个理解然后一路狂奔。你说「导出用户数据」它默认成「全部用户、JSON 格式」等你翻 diff 时一整套文件已经生成了。第二种翻车过度设计。只是算个折扣它给你抽象基类、一堆策略类加配置结构体而你真正需要的只是一个函数。仓库里的 EXAMPLES.md 就用真实例子做了对比策略模式版本对比一个普通函数版本后者显然更实用。第三种翻车顺手改代码。你让它修一行 bug它把相邻函数的引号重写一遍、顺手补上类型注解diff 里一半内容和任务无关评审起来很糟心。四条守则分别管住哪件事动手前先开口问这条针对「默默猜测」。要求助手写码前把假设讲出来拿不准就问需求有多种读法时把几种解释都摆出来让你选真没看懂就停下来说明卡在哪。标准很简单一个资深工程师会先问出口的问题它就必须先问。把改动圈在任务里改现有代码时只碰和任务直接相关的行风格跟随文件现状哪怕你个人更偏好别的写法。如果你的改动让某个变量、函数没人用了删掉它因为那是你自己留下的摊子但本来就存在的死代码提一句就好不要动。只写现在需要的代码没要求的功能不加只用一次的代码不做抽象不可能发生的场景不写防御处理。关键在于时机复杂实现本身未必错错在复杂度来得太早——代码读起来更难测试起来更费劲实现时间反而更长。等哪天真需要那一层复杂度再重构不迟。每一步都绑一个验证结果把模糊指令翻译成可验证的目标「修 bug」变成「先写一个能复现它的测试再修修完让测试通过」「加验证」变成「给坏输入写测试再让它们通过」。多步任务里每一步都绑一个检查点到点验证过了再走下一步。仓库里还放了一份对比表文件 karpathy_principles_diagram.md把四条守则按「常见错误 对照 正确做法」摆在一起拿不准时可以随手查。两步装进 Claude Code先在 Claude Code 里注册市场源/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills再安装这份守则技能装完后它在你的所有项目里生效/plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills新项目与老项目的 CLAUDE.md 配置不想走插件路线的话可以把守则文件直接放进项目。新项目下载一份作为 CLAUDE.mdcurl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md项目里已有 CLAUDE.md 时追加到现有文件末尾不覆盖原有内容echo CLAUDE.md curl https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md CLAUDE.md怎么判断守则真的生效了你看 diff 时每一处改动都能追溯到你的请求没有夹带「顺手」修复。它第一次交出来的代码不再过度设计不用你返工重写。需求有歧义时它先停下来跟你确认而不是交付之后让你发现问题。提出去的代码干净、最小没有搭车进来无关的重构。什么时候可以松一点这四条的整体取向是谨慎优先于速度改个拼写错误、动一行明显的代码不必走完整流程凭判断处理就行。它们的目标是减少非平凡任务上的高代价错误而不是拖慢简单任务。【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 andrej-karpathy-skills 使用指南：让 AI 编程助手先问清楚再动手
andrej-karpathy-skills 使用指南让 AI 编程助手先问清楚再动手【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你说「导出用户数据」AI 却交回一个带分页、后台任务、邮件通知的三百行实现而你要的只是一份简单文件。andrej-karpathy-skillsforrestchang 维护把 Andrej Karpathy 点名的这类 LLM 写码坑整理成一套能直接装给 AI 助手的守则用来改善 LLM 生成代码的质量。AI 编程助手最常见的三种翻车场景第一种翻车它替你猜还不告诉你。需求有一点模糊它就默默选一个理解然后一路狂奔。你说「导出用户数据」它默认成「全部用户、JSON 格式」等你翻 diff 时一整套文件已经生成了。第二种翻车过度设计。只是算个折扣它给你抽象基类、一堆策略类加配置结构体而你真正需要的只是一个函数。仓库里的 EXAMPLES.md 就用真实例子做了对比策略模式版本对比一个普通函数版本后者显然更实用。第三种翻车顺手改代码。你让它修一行 bug它把相邻函数的引号重写一遍、顺手补上类型注解diff 里一半内容和任务无关评审起来很糟心。四条守则分别管住哪件事动手前先开口问这条针对「默默猜测」。要求助手写码前把假设讲出来拿不准就问需求有多种读法时把几种解释都摆出来让你选真没看懂就停下来说明卡在哪。标准很简单一个资深工程师会先问出口的问题它就必须先问。把改动圈在任务里改现有代码时只碰和任务直接相关的行风格跟随文件现状哪怕你个人更偏好别的写法。如果你的改动让某个变量、函数没人用了删掉它因为那是你自己留下的摊子但本来就存在的死代码提一句就好不要动。只写现在需要的代码没要求的功能不加只用一次的代码不做抽象不可能发生的场景不写防御处理。关键在于时机复杂实现本身未必错错在复杂度来得太早——代码读起来更难测试起来更费劲实现时间反而更长。等哪天真需要那一层复杂度再重构不迟。每一步都绑一个验证结果把模糊指令翻译成可验证的目标「修 bug」变成「先写一个能复现它的测试再修修完让测试通过」「加验证」变成「给坏输入写测试再让它们通过」。多步任务里每一步都绑一个检查点到点验证过了再走下一步。仓库里还放了一份对比表文件 karpathy_principles_diagram.md把四条守则按「常见错误 对照 正确做法」摆在一起拿不准时可以随手查。两步装进 Claude Code先在 Claude Code 里注册市场源/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills再安装这份守则技能装完后它在你的所有项目里生效/plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills新项目与老项目的 CLAUDE.md 配置不想走插件路线的话可以把守则文件直接放进项目。新项目下载一份作为 CLAUDE.mdcurl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md项目里已有 CLAUDE.md 时追加到现有文件末尾不覆盖原有内容echo CLAUDE.md curl https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md CLAUDE.md怎么判断守则真的生效了你看 diff 时每一处改动都能追溯到你的请求没有夹带「顺手」修复。它第一次交出来的代码不再过度设计不用你返工重写。需求有歧义时它先停下来跟你确认而不是交付之后让你发现问题。提出去的代码干净、最小没有搭车进来无关的重构。什么时候可以松一点这四条的整体取向是谨慎优先于速度改个拼写错误、动一行明显的代码不必走完整流程凭判断处理就行。它们的目标是减少非平凡任务上的高代价错误而不是拖慢简单任务。【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