andrej-karpathy-skills指南-编程实验室

andrej-karpathy-skills指南

【免费下载链接】andrej-karpathy-skillsA single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills

你有没有遇到过 AI 把 50 行的需求写成 200 行，注释还跟着一起膨胀？andrej-karpathy-skills 就是一个 CLAUDE.md 文件，用四条行为准则约束 AI，目的只有一个：减少 LLM 编码错误。

AI代码审查前先防这两个坑 🔍

场景一：你说"把用户偏好存进数据库"，AI 顺手加了缓存、字段校验、变更通知。你只想存个数据。

场景二：你说"修个空值崩溃"，AI 把整个函数的注释和引号风格都"优化"了一遍，diff 打开得逐行核对。

这两个坑的共性是：AI 默认替你做了假设、加了没人要的复杂度，还"顺手改进"了任务之外的代码。

核心思路：四条规矩写进CLAUDE.md

项目把 Karpathy 对 LLM 编码陷阱的观察，落成四条原则，直接写进 CLAUDE.md，AI 生成代码时会读取，这就是整套 LLM 编码规范的核心。

Think Before Coding：先亮出假设，不确定就开口问
Simplicity First：只写解决问题所需的最少代码
Surgical Changes：只改必须改的行
Goal-Driven Execution：把"修好"变成可验证的验收条件

全文很短，一屏能读完，打开 CLAUDE.md 看看即可。下面每条规矩都配一组注释改前改后对比。

先想再写：注释里摊开假设 🤔

AI 常静默挑一种理解就往下写。这条规矩要求动手前把假设写明，包括注释里。

# Before: 读取配置（没说默认JSON格式） config = json.load(open("config.json")) # After: 默认读 .json，要换格式先确认 config = json.load(open("config.json"))

注释里写了"我默认是 JSON"，AI 代码审查时一眼就能发现格式不符，而不是等到测试环境才暴露。

够用就好：砍掉没要求的复杂度 ✂️

AI 喜欢上设计模式：算个折扣写成策略类加配置对象。代码简洁性原则在这里就是一句：能用一个函数解决，就别搭框架。

# Before: 可插拔折扣引擎，支持多种策略 class DiscountStrategy(ABC): ... # 30+ 行配置 # After: 按百分比折，percent 取 0-100 def calc_discount(amount, percent): return amount * percent / 100

真到需要多种折扣类型那天再补抽象，别提前堆。

只改该改的：注释也别顺手改 🔪

AI 修 bug 时经常把同文件注释、排版一并改掉。规矩是：diff 里每一行都得能追溯到这次任务。

# Before: 修空值崩溃时，连注释也改了 - # Check email + # Validate email format if not email: raise ValueError(...) # After: 只改判断逻辑，注释原样 # Check email if not email or not email.strip(): raise ValueError(...)

发现无关死代码，提一句就行，别自己动手删。

目标驱动：把"修好"写成验收条件 🎯

"修个 bug"太含糊，AI 没法自证完成。这条规矩要求把任务转成可验证的目标。

# Before: 修复认证（没有验收条件） def fix_auth(): ... # After: 改密后使旧会话失效，验收=对应测试通过 def invalidate_sessions(user_id): ...

强验收条件让 AI 自己跑测试、自己修，弱条件只会不断回来问你。

两步接入，全项目生效 🚀

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills cp andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md ./CLAUDE.md

已有 CLAUDE.md 的项目跳过第二步，改追加到末尾。想跨项目通用，也可以装成 Claude Code 插件，README 里有说明。

适合哪些场景，何时可以省

这套规范在改动面大的场景最见效：AI 代码审查、重构老代码、修 bug。

可以省的场景：改错别字、一行改动。规矩偏向谨慎而非速度，琐事上全套走一遍反而拖慢节奏。

生效的标志是：diff 里只有你要的行，AI 动手前先问清，而不是出错后才澄清。

试试把它 clone 下来，把 CLAUDE.md 丢进当前项目，再让 AI 做一次重构——如果 diff 干净到只剩你要的行，这套提升 AI 代码质量的规范就算落地了。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

andrej-karpathy-skills指南