让LLM少改你没要求的代码:andrej-karpathy-skills怎么用 让LLM少改你没要求的代码andrej-karpathy-skills怎么用【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你让模型给上传函数加日志返回的diff里引号全换了、类型注解加了、布尔逻辑重写了没有一行跟日志有关。这是Karpathy点名的LLM编码毛病之一。andrej-karpathy-skills把这些观察固化成一个CLAUDE.md文件Claude Code启动时读它减少这类请求之外的改动。它拦住了LLM哪三种习惯文件不写原理每一节都是一条行为拦截规则拦掉模型的哪个习惯怎么判断它被拦住了。拦掉挑一种解释然后跑的习惯症状需求有歧义模型默默挑一种解释写到完你才发现。改法写码前必须把假设说出来存在多种解读就列出来问卡住了就停下说清楚。改完长这样它先列问题再写第一行代码。❌ 批量重命名文件 → 假设重命名当前目录所有.txt顺手处理了子目录 ✅ 只改根目录37个CSV还是含子目录新命名规则是什么拦掉先用起来再搭架子的习惯症状4行能解决的事给你产出一个3个构造参数、3个开关参数的类。改法硬规矩——不加没要求的功能不给单次使用的代码建抽象写200行能50行解决的重写。改完长这样提交前它先自问高级工程师会说这过度设计吗是就简化。复杂度不坏加得早才坏。❌ 保存用户偏好构造函数塞cache、validatorsave()再带merge、validate、notify三个开关 ✅ 一条SQL的UPDATE4行拦掉顺手修的习惯症状修一个bug周边代码被重新排版、注释被重写、类型注解被补上。改法只碰必须碰的只清理自己造成的混乱匹配现有风格。改完长这样验收标准就一句——diff里每一行改动都应直接追溯回你的请求。❌ 加一行日志diff动了20行含引号风格和docstring ✅ 只加5行末尾一处print换成logger调用怎么把它挂进Claude Code两条路径全局或按项目。全局在Claude Code里跑两条命令/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills之后所有项目都走这套准则不用逐项目配置。按项目把CLAUDE.md放到仓库根目录。项目已有CLAUDE.md就别替换追加——文件开头写明可与项目专属指令合并然后你再加一节Project-Specific Guidelines写所有API端点必须有测试这类规则两类规则共存。用Cursor的话把.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc拷进目标项目的同路径目录Cursor默认不读CLAUDE.md。仓库里skills/karpathy-guidelines/SKILL.md是同四节内容的skill格式支持个人技能目录的工具可以放到那里。什么时候别开这套准则文件开头就声明了取舍偏向谨慎不偏向速度。修typo、明显的一行改动不需要走完整流程——模型先列假设再问你纯属多一轮往返。README里的原话是目标是减少非平凡工作上的昂贵错误不是拖慢简单任务。代价是响应慢一些、问题问得多一些回报是重写次数和越界改动变少。一次性脚本上不开比开划算。多数人漏掉的最后一行多数文章只讲文件里各原则对应什么毛病没人注意最后一段这些准则起效的标志是diff里无谓改动变少、因过度复杂导致的重写变少、澄清问题出现在实现之前而不是犯错之后。准则自身带了一个可验证的成功标准等于用先定成功标准的原则来判定这个文件有没有用。你不必信它前后各跑两周对比diff就行。这也解释了为什么规则写成200行能50行就重写而不是保持代码简洁——量化阈值对模型更好执行对你更好验收。顺带整个文件只有60行上下文文件跟代码一样占token每行空话都在挤占模型理解你代码的空间。核心思路只有一条别告诉LLM怎么做告诉它怎么算做完。明天可以做一件事把这个CLAUDE.md放进你的项目根目录跑下一个PR看diff里有多少行改动不在你的请求内。比上周少它就在起作用。【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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