andrej-karpathy-skills 实战：4 个动作，让 AI 写出干净、可验证的代码-北京尧图网络

andrej-karpathy-skills 实战4 个动作让 AI 写出干净、可验证的代码【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课堂翻车现场要一行折扣AI 给了三十行抽象编程课上学生让 AI 算个折扣它回了一段三十多行抽象基类、枚举、协议全配齐了就是没人要。学生盯着屏幕我就想要一行。这种场面你多半也见过。开源项目 andrej-karpathy-skills 就是冲着它来的——把 Andrej Karpathy 观察到的 LLM 编码毛病压成一份能直接交给模型的行为准则。换个视角LLM 像个爱表现的新实习生它为什么爱乱假设、爱堆抽象把 LLM 当成一个刚出校门、特别爱表现的实习生你随口说算个折扣它生怕显得不专业立刻掏设计模式你说改个 bug它顺手把隔壁函数也重构了不确定的地方从不问闷头就写。实习生这样干你会骂LLM 这样干还理直气壮。差别在于你能带教它。这套准则就是四张带教清单。带教清单4 个可以马上执行的动作四条原则落到日常就是四个动作。完整条文见 skills/karpathy-guidelines/SKILL.md这里用带新人的口吻重讲一遍。动手前先交假设清单别让 AI 闷头猜给实习生派活你会先问你打算怎么做对 AI 也一样。派任务之前让它把假设一条条摆到台面上——折扣按百分比还是固定金额金额超范围算错还是抛异常有两种以上理解就全部列出来不许偷偷挑一种。拿不准就问别装懂。这一步把错误挡在写代码之前假设错了推倒重来只要一分钟代码写完才发现理解岔了重来要一节课。准则对这一条的原文要求是不确定就停下来说出困惑在哪里然后提问而不是带着困惑一路狂奔。一行能解决的活别让它建三层抽象实习生最爱犯的错是为一行能解决的活搭脚手架。你只问一个折扣它回你抽象基类、枚举、策略模式注释里还写着便于将来扩展。将来是最贵的成本而那个扩展往往永远不来。给它立个规矩只写解决问题的最少代码没人要的功能、抽象、可配置性一律不写200 行能压成 50 行就重写。判断标准就一条资深工程师会不会觉得这过度了会就让它简化。同一个需求两种写法❌ 过度设计class DiscountStrategy(ABC): abstractmethod def calculate(self, amount: float) - float: ... class PercentageDiscount(DiscountStrategy): ... class FixedDiscount(DiscountStrategy): ... # 外加配置类、计算器类✅ 简单优先def calculate_discount(amount: float, percent: float) - float: return amount * (percent / 100) discount calculate_discount(100.0, 10.0) # 省 10 美元别人的代码不是草稿纸diff 只留必须改的行让实习生改一个错别字他顺手把整份文档重排了你烦不烦LLM 干这事更凶你让它修一行 bug它顺手改了引号风格、加了类型注解还重构了根本没坏的地方。立三条规矩只动必须动的行匹配现有风格哪怕你个人不喜欢看见无关的死代码提一句就行别删。验收办法很直接diff 里每一行改动都要能直接对应到你的需求对应不上的就是自作主张。因这次改动而失效的导入、变量要清掉——但只清自己制造的垃圾别人家早年的债别碰。先定验收标准再让 AI 循环到验证通过Karpathy 观察到模型特别擅长朝着明确的目标反复试错。所以别用命令句喂它给它成功标准就行。落到操作上是把嘴里的模糊任务改写成验收标准加个验证改成先写覆盖非法输入的测试再让测试全过修 bug改成先写一个能复现它的失败测试修到它变绿。多步任务让它列计划每步后面跟一个检查点比如1. 写复现测试 → 跑一遍确认是红的。标准定得越强它越能自己循环标准模糊它就退化成一路停下来问你要答案的复读机。把模糊指令改写成验收标准3 个直接可用的例子模糊指令带验收标准的改写给表单加个输入校验先写空值、负数、超长三个非法输入测试确认全失败再实现校验直到测试全绿修一下登录的 bug先写一个能复现 bug 的测试改之前必须是红的修到它变绿且现有用例不回归把搜索做快一点先给出当前响应时间和目标值如 500ms 降到 100ms 内做索引优化附前后耗时对比课堂落地教师 3 步学生 3 步教师开课把准则发下去带学生圈出四个动作词列假设、最少代码、只动必要行、先定验收现场演示一个任务边写边讲每一步套的是哪条代码评审只问一句diff 里每行改动理由是什么学生动手前让 AI 先交假设清单确认了才放行同一个任务让它简单写一遍、过度设计写一遍对比着体会交作业前查一遍 diff删掉所有顺手改进两分钟装好 andrej-karpathy-skills在 Claude Code 里装插件最省事装一次所有项目共用/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills不想依赖插件就手动在项目根目录放一份 CLAUDE.mdAI 每次开工都会读它。一条 curl 拉下来即可完整地址见仓库 README 的 Install 一节curl -o CLAUDE.md CLAUDE.md 原始地址现在就做一个两分钟的小任务把 CLAUDE.md 丢进你手头任何一个项目根目录然后故意提一个模糊需求看它第一句是不是我先列一下假设。【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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