尧图建网站 尧图建网站 YAOTU WEB BUILD 免费咨询
ARTICLE DETAIL

资讯详情

深耕网站建设与建站编程的一线实战洞察。

andrej-karpathy-skills:让 Claude Code 少翻车的 4 条 LLM 编码守则

andrej-karpathy-skills:让 Claude Code 少翻车的 4 条 LLM 编码守则 andrej-karpathy-skills让 Claude Code 少翻车的 4 条 LLM 编码守则【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-skillsandrej-karpathy-skills 把 Andrej Karpathy 总结的 LLM 编程通病浓缩成一份 CLAUDE.md 行为守则专治 AI 闷头猜需求、过度设计、顺手乱改代码。读完你能让 Claude Code 的 diff 更干净、返工更少。先说个扎心的场景 你跟 AI 说给站点加个登录它回给你一套四百行的大工程JWT 加 refresh token、Redis 会话顺手把注册流程也搭上了还附带三十行无关文件的格式清理。你让它修一个空值报错它把相邻代码的引号风格和类型注解都升级了一遍。问题不在模型不够聪明。Karpathy 在原始观察里点得很直白模型不会管理自己的困惑不提问、不确认错误假设一路闷头跑完。过度设计、臃肿的抽象层、正交于任务的乱改都从这儿长出来。andrej-karpathy-skills 干的就是把对策写成一份 AI 开工前必读的说明文件。规矩就一份文件四条 整个项目的核心是CLAUDE.md一个文件、四句话每句对准一类毛病可以和你项目自己的指令合并使用用 Cursor 的话仓库里也备好了对应的 rules 文件。你在 diff 里看到什么由哪条管住自己挑了一种理解直接闷头写完第一条动手前先想清楚一行能解决的事写成上百行第二条简单优先注释、引号、格式被顺带改掉第三条外科手术式修改含糊地说我来优化一下第四条目标驱动执行拆开看每条在防什么 先想清楚别猜。动手前必须把假设摆到台面上存在多种理解就全部列出来让你选没把握就停下来问。还是登录那个例子正确姿势是先问会话放哪、有效期多长、要不要接第三方账号而不是直接写完一套希望碰对。简单优先不掺投机。没要求的功能不加只用一次的代码不搭抽象层不可能发生的场景不写异常处理。文件里还给了一句自检一个资深工程师会不会说这太复杂两百行能干成五十行的事就重写。那些过度工程化的写法未必错错在把复杂加得太早——结果更难读、更难测、写得也更慢。外科手术式修改只碰该碰的。判断标准是每一行改动都能回溯到你的请求。你的改动造成的孤儿导入和变量要清掉但本来就在的死代码只提一句别动它。目标驱动先定成功标准。把修掉这个报错翻译成先写一个能复现它的测试再修且旧测试依旧通过。多步骤任务则逐步标注做什么、怎么验证。Karpathy 的判断是模型特别擅长朝着明确目标自己迭代给它目标它就能自己跑完。三步装好两种接法任选 ️用 Claude Code 的话插件方式最省事在项目里输入两条命令之后所有项目都受这套规矩约束/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills只想给单个项目用的话克隆仓库把CLAUDE.md拷到项目根目录即可已有文件的项目做合并追加Cursor 用户同样把.cursor/rules/下的规则文件拷过去git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills效果怎么验证盯住三个信号 ✅不用逐行读代码看三个现象就够了diff 里只剩你点名的改动没有夹带的重构和顺手改进澄清问题发生在动手之前而不是错误之后第一版代码就是简单的你不再需要说太复杂了重写。这套规矩整体偏向谨慎而不是速度改错别字、改一行的小任务用不上全套流程它的作用是压住非平凡工作上的昂贵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
返回列表