andrej-karpathy-skills 指南把 4 条原则嵌进 TDD 红-绿-重构循环【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 LLM「加个校验」它默默假设是校验邮箱写出 200 行外加一层配置diff 和你的意图对不上。我踩过这个坑。andrej-karpathy-skills 是从 Andrej Karpathy 的观察笔记里提炼出的行为指南用 4 条原则给 LLM 编码的跑偏踩刹车。andrej-karpathy-skills 是什么它是一个面向 LLM 编码的行为规范项目。核心就一个CLAUDE.md放进项目根目录模型开工前先读它。内容来自 Karpathy 的观察笔记LLM 写代码最容易在四个方向翻车每个方向对应一条约束。四条原则各配一个类比Think Before Coding思考先行动手前把假设说清楚。像医生问诊先问清症状再开方而不是听一句「不舒服」就开药。Simplicity First简洁至上只写解决问题所需的最少代码。像修水管换掉垫圈就行别把整个水路重铺一遍。Surgical Changes精准修改只改必须改的。像小手术只切病灶不顺手摘掉健康组织。Goal-Driven Execution目标驱动执行先定出可验证的成功标准再循环到它通过。像快递目标是送到指定地址路线由司机自己定。全文见 CLAUDE.md同一份内容也在 skills/karpathy-guidelines/SKILL.md 里。两条命令装上 andrej-karpathy-skills推荐方式Claude Code 插件。在 Claude Code 里执行两行/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skillskarpathy-skills装完所有项目直接生效不用每个项目单独配置。不想用插件就克隆仓库把根目录的CLAUDE.md拷进自己的项目git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/andrej-karpathy-skills红-绿-重构每一步各调用哪条原则TDD测试驱动开发就是红-绿-重构的循环。把 andrej-karpathy-skills 的 4 条原则放上去每一步都对得上。红——写失败的测试。调用「思考先行」。写测试前先把假设摆出来输入什么形态、什么算合法。防住的是给错误的需求写测试再为了让实现「通过」去改测试越改越歪。绿——让测试通过。调用「简洁至上」和「精准修改」。只写让测试通过的最少代码不补「以后可能用到」的抽象不顺手改旁边没坏的代码。防住的是过度设计和 diff 里冒出与任务无关的改动。重构。调用「目标驱动执行」。开工前把标准写下来现有测试在重构后全部通过。每动一小步跑一次测试验证。防住的是重构改到「不知道有没有坏」的状态只能凭感觉继续。跑一遍红-绿-重构最小实践场景输入校验。先写一条「不带 的输入应判为非法」的测试test(rejects input without , () { expect(isValidEmail(not-an-email)).toBe(false); }); function isValidEmail(s) { return s.includes(); }循环这样走先跑测试确认它失败红再动手写实现实现只写让测试通过的那一行判断不加正则、不加去空格重构阶段随便改实现写法测试是锚点不许动需要处理边界情况时再加一条新测试别改旧的那条适合谁不适合谁两种情况适合用 Claude Code 改真实业务代码。跑偏一次的代价不小测试就是那张安全网项目已有测试基础。「测试仍然通过」天然可以当验证标准目标驱动有得靠两个局限直说它偏谨慎。改个错别字、修一行明显笔误走全套流程是杀鸡用牛刀项目完全没有测试的话「验证」这一步落不了地。得先把测试地基补上读完能做什么Karpathy 的看法可以转述成一句模型擅长的是朝着目标不停循环而不是照指令办事——你给它一个能验证的标准它自己会转起来。下次接到一个小需求先别对模型说「加个校验」。先把失败的测试写出来把成功标准交给它看它自己跑完红-绿-重构。【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
