让 AI 写代码少返工andrej-karpathy-skills 行为准则落地指南【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让 AI修个时间格式结果它顺手删了注释块、改了旁边函数签名diff 是业务代码的两倍。我就是在一次这样的返工里拿到的 andrej-karpathy-skills一套基于 Karpathy 原则的 AI 编码行为准则。 机制CLAUDE.md 配置项如何变成运行时行为生效链路一句话就能说完把规则写进配置项会话启动时读入约束模型输出。第一个接入点是项目根目录的 CLAUDE.md它是个纯文本配置文件Claude Code 在会话启动时读一次并拼进上下文四条原则从此变成生成每个回答都必须满足的硬约束而不是你读了 README 才会想起来参考的建议。第二个是插件路线/plugin install装一次所有项目通用等价于给每个项目都写了一份 CLAUDE.md。第三个是技能定义文件 skills/karpathy-guidelines/SKILL.md它把准则封装成带名字和触发描述写代码、评审、重构的技能运行时看描述决定是否注入。三个接入点覆盖范围不同——单项目、全项目、按任务类型触发——机制相同。✂️ 收敛组让 AI 先问清楚、只动该动的行这组两条原则都在收窄AI 的行为编码前思考与精准修改。反例你说加个导出功能它默认 JSON 格式、把全库用户导出完跑完才告诉你完成了。 正例先列出假设——范围、格式、字段——回来问你一句再动手。反例修个时间格式它顺手对齐了旁边注释、重命名了一个变量。 正例diff 里只有跟请求直接相关的行看到死代码只提一句不删。判断标准只有一条每一行改动都能追溯到你的请求追溯不到就不该存在。一行业务改动修完应该是这样- w.writerow([]string{t.Format(2006-01-02)}) w.writerow([]string{t.Format(2006-01-02 15:04:05)})发散组让 AI 少写代码、但目标更清楚另外两条原则管往外的行为。简单优先排第一说白了就是防过度工程化——给还不存在的问题塞抽象层。目标驱动排第二把模糊指令改写成能验证通过与否的标准让 AI 自己循环跑到位。反例调用点只有一处它建了接口加策略模式加配置结构体6 行的事写成 120 行。 正例一个函数解决200 行能压到 50 行就重写。反例你说加个校验它好的正在处理做完说完成了对不对没人知道。 正例把指令改成先写一个必失败的测试改完让测试通过以绿不绿为准。项目的 EXAMPLES.md 里每条原则都有完整前后对照值得装之前先翻一遍。一个校验函数简化后是这种样子- return name.length 0 pattern.test(phone) extraCheck(form) return form.name.trim().length 0 /^\d{11}$/.test(form.phone) 验证确认准则生效的两个动作别信应该会好跑两个检查。第一个数 diff 行数让 AI 做一次常规小改动比如改一个配置项或日志字段。没有准则时这种改动常见 60~80 行 diff里面多半夹着顺手的格式对齐装完准则后业务行应在 5 行以内非请求行应为 0。第二个连续改 3 个文件做压力测试让 AI 连改 3 个文件逐个 diff 检查有没有碰相邻代码、注释、格式。真正外科手术式的改动相邻行应该一个字符都不动。再看到顺手改进说明准则没注入先查 CLAUDE.md 是否在项目根目录。4 行装完git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills cp andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md ./CLAUDE.md echo - 使用 TypeScript 严格模式 CLAUDE.md跑完这条命令后在对话里输入把用户列表导出成 CSV即可验证如果 AI 先问格式和范围、而不是直接开写说明准则生效了。【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