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andrej-karpathy-skills 指南:4 条 AI 编程行为准则,拦住 AI 写代码的常见坑
andrej-karpathy-skills 指南4 条 AI 编程行为准则拦住 AI 写代码的常见坑【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 4 条 AI 编程行为准则写进一个 CLAUDE.md 文件专治 Claude Code 不确认需求就动手、顺手重构没坏代码的毛病。适合嫌 AI 产出的 diff 太脏、想约束 LLM 编码行为的开发者。它解决什么问题先看两个真实会发生的翻车现场你只让它修一个字段校验的 bug交回来的 diff 里注释被改了、引号风格换了还多出一段没人要的用户名校验。哪行才是真正的修复得靠猜。你说加个数据导出功能它没问范围、格式和字段直接给出带策略模式和配置类的长代码。方向一偏全部重来。共同点是 AI 不管理自己的困惑也收不住 LLM 过度工程的冲动。这个项目把 Andrej Karpathy 观察到的这些毛病写成 4 条准则放进一份 CLAUDE.mdClaude Code 每次开工前都会读它。装上之后一次修改请求的处理链路变成这样两条安装路径插件方式全局装一次所有项目生效打开 Claude Code输入两行命令/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills适合你日常用 Claude Code 开多个项目、不想每个仓库都配一遍的场景。CLAUDE.md 方式只对单个项目生效把准则文件放进项目根目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills cp andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md 你的项目根目录/已有 CLAUDE.md 时把内容追加到末尾不要覆盖。适合只想约束某个仓库、或团队靠仓库共享约定的场景。三个上手场景场景一需求有歧义时它先反问你问把搜索搞快点。之前它可能直接上缓存、加索引。之后它先列出三种解释——响应时间、并发量、感知速度各附大致成本再问你优先哪个。你看到的结果对话停在需求层没写一行偏方向的代码。场景二修 bug 时diff 只留必要的行你问空邮箱会让校验器崩修一下。之前它会顺带改注释、加文档字符串、强化用户名校验。之后 diff 只剩空邮箱处理相关的两三行引号和缩进与原有写法保持一致。你看到的结果每一行改动都能对应到你的请求评审一眼过。场景三给它成功标准它自己循环到通过你说分数重复时排序乱了。它先写一个能复现乱序的测试确认是红的再改成稳定排序跑到测试变绿最后确认原有测试没回归。你看到的结果修好了有测试记录背书而不是口头保证。接到自己项目规则怎么合并准则管怎么做事你自己的约定管怎么写两者不冲突。把你的项目规则追加到 CLAUDE.md 末尾## 项目规则 - TypeScript 开启严格模式 - 错误处理沿用 src/utils/errors.ts 的既有写法保存即可下次会话里两条规则一起生效。常见疑问会拖慢开发吗不会整体变慢。准则偏向谨慎但对改错别字、一行修复这类小事你可以直接跳过完整流程文件里也是这么建议的。长期看省掉的是返工和 review 扯皮的时间。非 Claude 系工具能用吗能。仓库自带一份 Cursor 规则文件把它复制到目标项目的 .cursor/rules/ 目录用 Cursor 打开就自动生效。其他只认根目录指令文件的工具直接复制 CLAUDE.md 过去。怎么判断它真的起作用了盯三个信号diff 里只剩你要求的变化澄清问题出现在动手之前而不是出错之后PR 里不再出现顺手改进的无关代码。连续几周保持这个状态说明这套行为准则在你项目里落住了。一句话收个尾这份准则不教 AI 新技巧只把它常犯的老毛病堵在进门之前。准则全文CLAUDE.md各原则的正反例EXAMPLES.md可复用技能定义skills/karpathy-guidelines/【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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