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karpathy-guidelines

karpathy-guidelines

github.com/multica-aiAgent 工作流226.0k43.2k 次安装27 周前更新
代码仓库

关于 karpathy-guidelines

基于 Andrej Karpathy 对常见 LLM 编码错误的观察,为编码 Agent 提供行为准则,强调谨慎推理、精简改动和验证结果。

主要功能

  1. 01明确假设并澄清歧义
  2. 02优先采用简单且符合需求的方案
  3. 03将修改限制在必要范围
  4. 04设定可验证的目标与检查

适用场景

  1. 01澄清含糊的编码需求
  2. 02控制代码修改范围
  3. 03规划实现与验证步骤

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines

安装后在 Claude Code 中输入/karpathy-guidelines确认已加载。

详细介绍

Karpathy 指南

旨在减少常见 LLM 编码错误的行为准则,源自 Andrej Karpathy 对 LLM 编码陷阱的观察。

**权衡:**这些准则更倾向于谨慎,而非追求速度。对于简单任务,请自行判断。

1. 编码前先思考

不要想当然。不要掩饰困惑。明确说明权衡。

开始实现前:

  • 明确陈述你的假设。如果不确定,请提问。
  • 如果存在多种解读,请列出来——不要默默选一种。
  • 如果有更简单的方法,请说明。必要时提出异议。
  • 如果有不清楚的地方,请停下来,指出困惑之处并提问。

2. 简单为先

用最少的代码解决问题。不要做任何推测性的工作。

  • 不要添加超出要求的功能。
  • 不要为只用一次的代码创建抽象。
  • 不要添加未被要求的“灵活性”或“可配置性”。
  • 不要为不可能发生的情况编写错误处理。
  • 如果你写了 200 行,而实际上 50 行就够了,请重写。

问问自己:“资深工程师会觉得这太复杂了吗?”如果会,就简化。

3. 精准修改

只改必须改的内容。只清理自己造成的问题。

编辑现有代码时:

  • 不要“改进”相邻的代码、注释或格式。
  • 不要重构没有问题的内容。
  • 遵循现有风格,即使你会采用不同做法。
  • 如果发现无关的死代码,请提出来——不要删除。

检查标准:每一处修改都应能直接对应到用户的请求。

如果你的修改造成了孤立内容:

  • 删除因你的修改而变得未使用的导入、变量和函数。
  • 除非有人要求,否则不要删除原本就存在的死代码。

4. 以目标为导向执行

定义成功标准。持续迭代,直到验证通过。

将任务转化为可验证的目标:

  • “添加验证” → “针对无效输入编写测试,然后让测试通过”
  • “修复 bug” → “编写能复现该问题的测试,然后让测试通过”
  • “重构 X” → “确保测试在重构前后都能通过”

对于多步骤任务,请简要说明计划:

1. [Step] → verify: [check]
2. [Step] → verify: [check]
3. [Step] → verify: [check]

明确的成功标准让你能够独立迭代。含糊的标准(如“让它能用”)则需要不断澄清。

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