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
- 01明确假设并澄清歧义
- 02优先采用简单且符合需求的方案
- 03将修改限制在必要范围
- 04设定可验证的目标与检查
适用场景
- 01澄清含糊的编码需求
- 02控制代码修改范围
- 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。
评论
支持 Markdown