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Karpathy编程四大原则

AI编程四大原则 - 源自Karpathy法则 (forrestchang/andrej-karpathy-skills 94.2k⭐)。用于在AI编程时强制执行先思考、保持简单、精准修改、目标驱动四大原则。适用于AI代码审查、代码生成、修复bug等场景。
AI编程四大原则 —— 源自 Karpathy 法则 (forrestchang/andrej-karpathy-skills94.2k⭐)。在AI编程时强制执行四大原则:先思考、保持简单、精准修改、目标驱动。适用于代码审查、代码生成、bug修复等场景。
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未分类 clawhub v1.0.0 1 版本 99888.1 Key: 无需
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版本
#ai-coding#karpthy#latest#programming-principles

概述

⚠️ 发布规则

所有发布到ClawHub的技能必须严格测试,确定没有问题再发布


技能测试验证清单

发布前必须验证:

  • [ ] 功能完整性:所有描述的功能都能正常工作
  • [ ] 语法正确性:Markdown格式正确,无错误
  • [ ] 激活词有效性:激活词能正确触发
  • [ ] 场景覆盖:主要使用场景已测试
  • [ ] 无副作用:不会破坏已有功能

Karpathy Principles - AI编程四大原则

> 基于 Andrej Karpathy 的 AI 编程观察,使用 forrestchang/andrej-karpathy-skills (94.2k⭐)

> 激活词: 克拉aude法则 / 编程法则

原则概述

原则核心执行
------------------
1. 先思考不假设,不隐藏困惑不确定就问,多种解释列出
2. 保持简单最小代码解决问题无多余抽象
3. 精准修改只改必须改的不"顺便"改进邻接代码
4. 目标驱动测试先行,验证闭环"修bug"→"写测试复现→让测试通过"

触发条件

当AI出现以下情况时,必须应用此原则:

  • 代码过于复杂 (>200行可解决写1000行)
  • 改动范围失控 (修改了不相关的代码)
  • 未经确认就实现 (不询问就开干)
  • 缺少验证 (没有测试或检查点)

工作流程

1. 代码审查

CLAUDE.md → 检查错误假设 → 检查过度复杂 → 检查连带修改 → 报告问题

2. 代码生成

需求 → 列出多种解释 → 选择最简方案 → 写测试 → 实现

3. Bug修复

报告bug → 写测试复现bug → 让测试通过 → 验证修复

示例

错误示范 ❌

用户: "添加用户验证"

AI: 直接写了一个完整的UserService类,包含角色权限、密码加密、会话管理...

(过度复杂,假设了不需要的功能)

正确示范 ✅

用户: "添加用户验证"

AI:

  1. 你需要哪种验证? (邮件+密码? 手机号? OAuth?)
  2. 需要验证哪些字段?
  3. 数据规模多大?
  4. 有现有用户表结构吗?

(先思考,不假设)

Bug修复

用户: "修复登录bug"

AI:

  1. 写测试复现bug → 让测试失败
  2. 定位问题 → 修复
  3. 让测试通过
  4. 验证修复正确

(目标驱动,测试闭环)

禁用触发

在收到以下关键词时,必须停止并应用法则:

  • "帮我写个..." → 先问需求细节
  • "修复这个" → 先写测试复现
  • "添加功能" → 先确认最小范围

来源

  • Karpathy原始观察: https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876
  • forrestchang/andrej-karpathy-skills: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills
  • CLAUDE.md原文: https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 当前
    2026-05-03 08:31 安全 安全

安全检测

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