# 一个 CLAUDE.md 文件，治好 AI 写代码的常见病

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**andrej-karpathy-skills** 是一个只有一份 CLAUDE.md 文件的项目。它把 Karpathy 对 LLM 编码缺陷的观察，提炼成四条原则，装进一个文件里，改善 Claude Code 的编码行为。

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## 一、Karpathy 的诊断

Karpathy 在推文里指出 LLM 写代码的系统性缺陷：

> 模型会替你做错误假设，然后不做检查就一路跑下去。它们不管理自己的困惑、不主动澄清、不暴露不一致、不展示权衡、该反驳时不反驳。

> 它们喜欢过度复杂化代码和 API，膨胀抽象，不清理死代码——100 行能解决的事实现成 1000 行。

> 它们有时会改动或删除自己理解不够的代码和注释，即使和任务无关。

三条诊断，对应三种病：**乱假设**、**过度工程**、**乱动别人的代码**。

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## 二、药方：四条原则

| 原则 | 治什么病 |
|------|---------|
| **Think Before Coding** | 错误假设、隐藏困惑、缺失权衡 |
| **Simplicity First** | 过度复杂化、膨胀抽象 |
| **Surgical Changes** | 正交性差的编辑、动不该动的代码 |
| **Goal-Driven Execution** | 通过测试先行和可验证的成功标准做杠杆 |

### 1. Think Before Coding

不确定性存在时，显式表达：

- 明确陈述假设——不确定就问，不猜
- 歧义存在时给出多种解读，不默默选一个
- 该反驳时反驳——有更简单的方案就说
- 困惑时停下——说清楚哪里不清楚，请求澄清

### 2. Simplicity First

对抗过度工程的倾向：

- 不实现需求之外的功能
- 单次使用的代码不建抽象
- 不添加没人要的「灵活性」和「可配置性」
- 不可能发生的场景不写错误处理
- 200 行能变 50 行，就重写成 50 行

**检验标准**：资深工程师会说这过度复杂吗？会，就简化。

### 3. Surgical Changes

编辑已有代码时：

- 不「顺手改进」相邻代码、注释、格式
- 不重构没坏的东西
- 匹配现有风格，即使你会用不同写法
- 发现无关的死代码，提一句——不删

**检验标准**：每一行改动都能追溯到用户的需求。

### 4. Goal-Driven Execution

把命令式任务转成可验证目标：

| 原来的说法 | 转换后 |
|-----------|--------|
| "加个校验" | "给非法输入写测试，然后让它们通过" |
| "修这个 bug" | "写一个能复现它的测试，然后让它通过" |
| "重构 X" | "重构前后测试都通过" |

多步任务给出简短计划，每步带验证点：

```text
1. [步骤] → 验证：[检查]
2. [步骤] → 验证：[检查]
3. [步骤] → 验证：[检查]
```

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## 三、最核心的洞见

Karpathy 原话：

> LLM 在「循环直到达成具体目标」这件事上异常出色……别告诉它做什么，给它成功标准，然后看它跑。

「Goal-Driven Execution」原则就是这个洞见的落地：**强成功标准让 LLM 能独立循环，弱标准（"把它做好"）则需要不停澄清。**

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## 四、怎么用

Claude Code 插件方式：

```text
/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills
/plugin install andrej-karpathy-skills@karpathy-skills
```

或直接下载到项目：

```bash
curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md
```

也带 Cursor 规则文件（`.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc`）。

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## 五、怎么知道生效了

四个信号：

- diff 里不必要的改动变少——只有需求里的改动出现
- 因过度复杂重写的次数变少——代码第一次就简单
- 澄清问题出现在实现之前——错误发生之后
- PR 干净、最小——没有顺手重构和「改进」

注意权衡：这套准则偏向**谨慎而非速度**。改个 typo 这种小事用判断力，不是每个改动都需要完整严谨流程。

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## 结语

一个文件为什么值得写一篇文章？因为它把「LLM 写代码哪里不行」从一个模糊的感觉，变成了四条可执行的原则。很多团队知道 AI 代码质量有问题，但说不清怎么修——这份 CLAUDE.md 就是答案：想清楚再动手、够用就好、只动该动的、给目标不给指令。


andrej-karpathy-skills 是一个只有一份 CLAUDE.md 文件的项目。它把 Karpathy 对 LLM 编码缺陷的观察，提炼成四条原则，装进一个文件里，改善 Claude Code 的编码行为。

一个 CLAUDE.md 文件，治好 AI 写代码的常见病

软件研发

编程语言

人工智能

开发工具

一个CLAUDE.md文件将Karpathy对AI编码缺陷的诊断转化为四条可执行原则：思考先行、简化优先、精准改动、目标驱动，有效减少乱假设与过度工程，提升Claude Code输出质量，实现更干净的代码与更高效的开发流程。

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