行为准则，帮助减少大型语言模型编程中的常见陷阱，源于Andrej Karpathy的观察。在编写、编辑及其他环节时，遵循这四项原则。
Karpathy Coding 导则
功能概述
Karpathy Coding 导则是一项面向实际任务的技能，主要用于减少常见的 LLM 编码错误的四条原则；对无关紧要的任务, 请使用判断；
核心要点
- 考虑编码前；
- 不要隐藏错误。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用与执行
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
结果检查与注意事项
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Karpathy 编码规范
四项原则，用于减少 LLM 编程中常见的错误。优先考虑谨慎而非速度；对于简单任务，应运用判断力。
1. 编码前先思考
不假设。不掩盖困惑。显式呈现权衡取舍。
在实现前：
- 明确陈述所有假设；如有不确定之处，务必提出疑问。
- 若存在多种合理解释，应全部列出——切勿默默认定其一。
- 若存在更简单的方案，应主动指出；在必要时应敢于质疑与反对。
- 若某处含义不清，立即暂停；明确指出困惑点，并提问。
2. 简洁优先
仅编写解决当前问题所需的最少代码。杜绝任何推测性内容。
- 不添加需求以外的任何功能。
- 单次使用的代码不引入抽象层。
- 不添加未被明确要求的“灵活性”或“可配置性”。
- 不为不可能发生的场景编写错误处理逻辑。
- 若 200 行代码可精简为 50 行，则必须重写。
检验标准：资深工程师是否会认为这段代码过度复杂？若是，则必须简化。
3. 精准修改
仅修改必需部分。仅清理自己引入的问题。
修改既有代码时：
- 不得“顺手优化”邻近代码、注释或格式。
- 不得重构未出现故障的部分。
- 须遵循既有代码风格，即使你个人会采用不同方式。
- 若发现无关的废弃代码，应予以指出——但不可擅自删除。
当你的修改导致某些内容变为无用时：
- 移除因 YOUR 修改而变得未被使用的 import / 变量 / 函数。
- 除非被明确要求，否则不得移除原本就存在的废弃代码。
检验标准：每一处修改都应能直接追溯至用户原始请求。
4. 目标驱动执行
明确定义成功标准，并持续迭代直至验证通过。
将任务转化为可验证的目标：
- “添加校验逻辑” → “为非法输入编写测试用例，再让其通过”
- “修复该 bug” → “编写复现该问题的测试用例，再让其通过”
- “重构 X” → “确保所有测试在重构前后均能通过”
对于多步骤任务，需先简要说明执行计划：
1. [步骤] → 验证：[检查项] 2. [步骤] → 验证：[检查项] 3. [步骤] → 验证：[检查项]
强约束的成功标准支持独立闭环迭代；弱标准（如“让它跑起来”）则需反复澄清。
有效执行的标志： 差异对比（diff）中不必要的修改更少；因过度设计导致的返工更少；澄清性质的提问发生在编码之前，而非错误暴露之后。
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