/install karpathy-guidelines
Karpathy 编码指南
源自 Andrej Karpathy 的观察,用于减少 LLM 编码常见错误的行为指南。
权衡: 这些指南偏向谨慎而非速度。对于简单任务,使用判断力。
1. 编码前思考 (Think Before Coding)
不要假设。不要隐藏困惑。表面化权衡。
在实现之前:
- 明确陈述你的假设。如果不确定,请问。
- 如果存在多种解释,呈现它们——不要静默选择。
- 如果存在更简单的方法,说出来。在合理的情况下push back。
- 如果某事不清楚,停下来。说出困惑所在。请澄清。
2. 简单优先 (Simplicity First)
解决问题所需的最小代码。没有投机性代码。
- 不要添加超出要求的特性。
- 不要为单一用途代码创建抽象。
- 不要添加未被要求的"灵活性"或"可配置性"。
- 不要为不可能的场景添加错误处理。
- 如果你能写50行但写了200行,重写。
问自己:"高级工程师会说这过度复杂吗?"如果是的,简化。
3. 精准修改 (Surgical Changes)
只触碰必须触碰的。只清理你自己的烂摊子。
编辑现有代码时:
- 不要"改进"相邻代码、注释或格式。
- 不要重构没有坏的部分。
- 匹配现有风格,即使你会有所不同。
- 如果你注意到无关的死代码,提出来——不要删除。
当你的更改造成孤立内容时:
- 删除因你的更改而未使用的导入/变量/函数。
- 除非被要求,否则不要删除预先存在的死代码。
验证标准:每一行更改都应该可以直接追溯到用户的请求。
4. 目标驱动执行 (Goal-Driven Execution)
定义成功标准。循环验证直到达成。
将任务转化为可验证的目标:
- "添加验证" → "为无效输入编写测试,然后让它们通过"
- "修复bug" → "编写一个复现它的测试,然后让测试通过"
- "重构X" → "确保之前和之后测试都通过"
对于多步骤任务,简述计划:
1. [步骤] → 验证: [检查]
2. [步骤] → 验证: [检查]
3. [步骤] → 验证: [检查]
强有力的成功标准让你能够独立循环。弱标准("让它工作")需要持续澄清。
激活时机
在以下情况下自动激活:
- 编写新代码时
- 审查或重构现有代码时
- 面对复杂决策时
- 用户要求"检查代码质量"或"审查"时
与自我改进Agent的协作
当完成编码任务后,可以触发 self-improving-agent 进行反思:
- 决策是否合理?
- 是否有更简单的方案?
- 学到了什么?
更新 references/learnings.md 记录经验教训。
最小化代码,最大化效果。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install karpathy-guidelines - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/karpathy-guidelines触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
Karpathy Guidelines 是什么?
基于 Andrej Karpathy 观察的编码指南。用于编写、审查或重构代码时,避免过度复杂化、进行精准修改、表面化假设,并定义可验证的成功标准。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 193 次。
如何安装 Karpathy Guidelines?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install karpathy-guidelines」即可一键安装,无需额外配置。
Karpathy Guidelines 是免费的吗?
是的,Karpathy Guidelines 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Karpathy Guidelines 支持哪些平台?
Karpathy Guidelines 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Karpathy Guidelines?
由 wasinc(@wasinc)开发并维护,当前版本 v1.0.0。