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andrej-karpathy-skills:让 AI 编码不翻车的完整实操手册

andrej-karpathy-skills:让 AI 编码不翻车的完整实操手册 andrej-karpathy-skills让 AI 编码不翻车的完整实操手册【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 解决一个问题让 AI 写代码时别「替你瞎想」。它把 Karpathy 观察到的 LLM 编码毛病浓缩成一套行为准则装进一个 CLAUDE.md 文件。一、它为什么会出现 Karpathy 用 AI 写代码写得不痛快。他在 X 上吐槽模型喜欢「替你做出错误假设然后闷头跑下去」。你只想要个折扣函数它给你一个抽象类加策略模式一千行。你让它修个 bug它顺手删掉旁边一条它没看懂的注释。它就是冲着这些吐槽来的。二、它到底做了什么 仓库很小三个文件各管一段。CLAUDE.md —— 管「AI 动手前和动手时」它是核心一共四条规则。Claude Code 读到它就按这个规矩写代码。不要闷声假设要明确说出假设拿不准就提问不要加没要的功能只写解决问题所需的最少代码不要「顺手优化」无关代码只改必须改的不要定模糊目标要写「让测试通过」当验收标准原文自己的话两行**Dont assume. Dont hide confusion. Surface tradeoffs.** **Minimum code that solves the problem. Nothing speculative.**EXAMPLES.md —— 管「翻车了怎么改」它是 andrej-karpathy-skills 的题库每个例子都是「翻车 → 纠正」一对。「导出用户数据」演示 AI 怎么默默假设了文件格式和字段「让搜索更快」演示它不问你就从三种解释里挑一种。不要只看正确示例先看懂它为什么错不要一次读全碰到同类坑再翻对应的不要背例子拿自己的 diff 对照找模式skills/karpathy-guidelines/SKILL.md —— 管「规则怎么装成插件」文件名很长内容很简单同样的规则打包成插件。装一次所有项目通用。不要手动复制规则用插件安装各项目自动生效不要随意改内容保持和 CLAUDE.md 一致不要两份规则并存合并进你项目的 CLAUDE.md三、跑一个最小例子 装上 andrej-karpathy-skills 后AI 写代码长什么样看一个「写折扣函数」的小需求。❌ 改之前class DiscountStrategy(ABC): abstractmethod def calculate(self, amount): ... class PercentDiscount(DiscountStrategy): def calculate(self, amount): return amount * self.percent / 100✅ 改之后def discount(amount, percent): return amount * percent / 100 print(discount(100, 10)) # 10.0七行抽象是多余的两行函数就够了。四、三步装好它 用 Claude Code 的话走推荐的插件方式打开 Claude Code输入命令添加市场/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills安装 andrej-karpathy-skills/plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills打开任意项目规则自动生效不用额外配置不想装插件的话把仓库里的 CLAUDE.md 拷到项目根目录就行。五、怎么知道它有没有用 ✅它起没起作用你能直接看到diff 里无关改动变少 —— 检查代码时只看到你要的改动澄清问题出现在动手前 —— AI 先提问再写码而不是报错后才问过度复杂的返工变少 —— 代码第一版就是简单的andrej-karpathy-skills 的精髓就一句给 AI 成功标准看着它自己跑。更多前后对比见 EXAMPLES.md。【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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