Andrej Karpathy Skills
把 Andrej Karpathy 关于 LLM 编码陷阱的推文洞见蒸馏为四条行为守则（编码前思考/简洁优先/精准修改/目标驱动），以 CLAUDE.md、Agent Skill、Cursor 规则、插件四格式零代码分发，约束 AI 编程行为：先澄清假设、不过度设计、只改该改的、用可验证目标驱动执行。
仓库：multica-ai/andrej-karpathy-skills
热度证据：202k star，被 awesome-claude-code 收录；五库分析第4章：2.3KB CLAUDE.md 四组守则（Think Before Coding/Simplicity First/Surgical Changes/Go
五维评分
热度5/5
质量4/5
创新4/5
易用5/5
文档5/5
优秀点拆解
- 每条原则配一句可二分判定的检验标准（如 'Every changed line should trace directly to the user's request'），把抽象守则变成 agent 运行时可自检的断言，行为约束真正可落地
- Goal-Driven Execution 把命令式任务转化为可验证目标（'Add validation'→'写无效输入测试并让它通过'），配 Step→verify:[check] 计划模板，利用 LLM 擅长朝具体目标自主循环的特性，把约束价值转成执行效率
- 单源多格式分发：同一内容维护为 CLAUDE.md / SKILL.md / .cursor/rules（alwaysApply）/ .claude-plugin 四套形态，CURSOR.md 明确同步纪律，一次维护覆盖 Claude Code、Cursor、个人 skills
- 显式声明自身偏差（'bias toward caution over speed, trivial tasks use judgment'）并提供 'How to Know It's Working' 可观测信号，防止守则被机械执行拖慢琐碎任务，用户可验收 ROI
- EXAMPLES.md 为每条原则配 2 个带 diff 的『LLM 常见错误 vs 正确做法』对照示例和反模式总结表，把行为守则具象化为可辨识的模式，兼具教学价值
可复用的设计模式
- 专家洞见→守则化蒸馏：一句话立场 + 可直接照做的操作规则 + 一条二分检验标准
- 命令式任务→声明式目标转化表 + Step→verify:[check] 验证计划模板
- 单源多格式分发：一份内容同步维护为根指令文件/Agent Skill/IDE 规则/插件四形态
- 守则附免责声明（tradeoff 边界）与生效信号清单，降低误用成本并给用户验收入口
适用场景
作为 Claude Code/Cursor 全局或项目级 AI 编码行为守则，减少 diff 噪音和过度工程团队统一 AI 结对编程行为规范，随仓库分发 CLAUDE.md 强制生效用 EXAMPLES.md 给团队或新手展示 LLM 编程常见反模式（教学场景）与项目专属规则（如 TypeScript strict mode、强制测试）合并定制
边界与注意：纯文本行为约束，无强制校验机制，agent 遵守程度依赖模型与上下文，无法保证 100% 执行；谨慎优先的偏差会拖慢琐碎任务，且未量化『该提问 vs 该直接干』的边界，与过度提问型模型搭配时可能产生不必要的打断；不提供任何领域知识、脚本或自动化能力。
完整拆解分析文档
本页为摘要版，完整精读分析（核心机制、逐条优秀点拆解、写作过程）见本地 Markdown 文档：
analysis/karpathy-coding-rules.md