一个CLAUDE.md文件，让你的Claude Code告别“废话”

👤Andrej Karpathy 是谁？

如果你关注 AI 领域，这个名字一定不陌生。Andrej Karpathy 是 OpenAI 的创始成员之一，也曾担任特斯拉 AI 高级总监，主导了 Autopilot 的视觉神经网络。他不仅是大神级工程师，更是AI领域极具影响力的研究者和教育家。他极其擅长观察并指出当前大语言模型（LLM）在实际编码中的典型缺陷——也就是我们常说的“AI 编程代码幻觉”。

📌 这个项目是什么？

andrej-karpathy-skills 是一个开源项目，其核心仅为一个独立的 CLAUDE.md 文件。它的目标非常明确：通过给AI“立规矩”，大幅减少代码生成中的“幻觉”、过度设计和偏离需求等问题。

CLAUDE.md 是 Claude Code 的配置文件，AI助手在每次对话开始时都会自动读取它，并将其内容注入系统提示词，从而在编码过程中持续遵循你的规则。

截至本文发布，该项目在GitHub上已获得 5.9k+ Star

🤔它解决了什么？

来自 Andrej Karpathy 的推文：

"模型会代你做错误假设，然后不假思索地执行。它们不管理自身的困惑，不寻求澄清，不呈现矛盾，不展示权衡，在应该提出异议时也不反驳。"
"它们真的很喜欢把代码和 API 搞复杂，堆砌抽象概念，不清理死代码……明明 100 行能搞定的事情，非要实现成 1000 行的臃肿架构。"
"它们有时仍会改动或删除自己理解不足的代码和注释，即使这些内容与任务本身无关。"

🔥核心解决方案：四大铁律

项目将Karpathy的洞见凝练为四条原则，构成了一个清晰的行为框架：

编码前先思考 (Think Before Coding)
- 核心：不要假设，不要隐藏困惑。
- 做法：AI必须先明确陈述假设。如果不确定，要主动提问。遇到歧义，要列出多种可能供用户选择，而不是自己默默挑一个。
简洁优先 (Simplicity First)
- 核心：用最少的代码解决被问到的问题。
- 做法：禁止添加任何未被要求的“未来可能用上”的功能，拒绝不必要的抽象和配置。写完代码后，AI需要自问：“一位资深工程师会觉得这段代码过于复杂吗？”
精准修改 (Surgical Changes)
- 核心：只触及必须修改的部分。
- 做法：AI应像外科医生一样精准，不随意修改或删除不相关的代码和注释。修改的每一行代码，都必须能直接追溯到用户的需求。
目标驱动 (Goal-Driven Execution)
- 核心：用明确的成功标准来验证结果。
- 做法：将任务转化为可验证的目标。例如，将“添加用户验证”变为“为无效输入编写测试，然后修改代码让测试通过”。

🚀 安装与使用

在 Claude Code 中使用，所有项目中可用。

在 Claude Code 终端中执行：

# 添加市场 /plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills # 安装插件 /plugin install andrej-karpathy-skills@karpathy-skills

不能使用插件的项目，直接下载 CLAUDE.md 放到项目根目录即可：

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

👥 适合谁用？

Claude Code的重度用户：想让AI编程更“听话”的开发者。
受困于AI“过度工程”的开发者：希望AI代码保持简洁、务实的工程师。
维护复杂项目的核心成员：需要严格控制AI修改范围，避免产生“蝴蝶效应”。

📖 实战案例

场景：你想让AI为你的Python函数添加一个日志功能，记录函数的调用时间。

❌ 无规则约束（AI的典型做法）：

AI：好的，我为你创建了一个Logger类，它支持多文件输出、日志轮转、不同级别的日志（INFO, DEBUG, WARNING），并可以通过配置文件自定义格式。

然后AI生成了80+行代码，包含LoggerConfig、FileHandler等多个类，远超出了你的需求。

✅ 有规则约束（遵循Karpathy原则）：

效果：AI首先澄清了需求，没有做过度假设，生成的代码简洁、直接，完全符合你的要求，没有产生任何额外的维护负担

AI：我将为你的函数添加日志功能。假设你只需要将日志打印到控制台。如果还需要写入文件或其他高级功能，请告诉我。
生成的python代码（仅6行）：
import time
def log_calls(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__} at {time.time()}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper