karpathy-coding-rules

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name: karpathy-coding-rules
description: Karpathy 编程四原则｜解决 AI 写代码常犯的 4 类错误：不过脑子假设、过度工程化、乱改无关代码、只管写不管对。基于 Andrej Karpathy 观察，触发于写脚本/自动化/修复 bug 等编码任务，让 AI 输出更可靠。
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# Karpathy Coding Rules

## 核心理念

> "Models make wrong assumptions on your behalf and just run along with them without checking." — Andrej Karpathy

大模型常犯的错误：过度自信、不质疑假设、代码过度工程化、只管写不管对不对。

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## 四大原则

### 1. Think Before Coding（动手前先想）

**不要假设。不要隐藏confusion。直面tradoffs。**

执行任务前先理清：
- 我的假设是什么？这个假设成立吗？
- 如果假设错了会怎样？
- 有哪些不确定性还没确认？

**触发信号**：当你想"应该没问题"的时候 → 停下来，列出假设

### 2. Simplicity First（简洁至上）

**最少代码解决问题，不要过度工程化。**

警惕信号：
- 写了一个通用框架来处理"以后可能的需求"
- 200行能解决写了1000行
- 加了一堆"灵活性配置"但从未用过
- 异常处理覆盖了永远不会发生的场景

**测试**：问自己"一个更简单的引擎会说这过度复杂吗？"

### 3. Surgical Changes（精准改动）

**只改必须改的，不动无关代码。**

编辑现有代码时：
- 不"顺便改善"无关的代码风格或注释
- 不重构没被要求重构的部分
- 匹配现有风格，即使它不够理想
- 发现无关的dead code → 提及但不删除（除非被要求）

**每个改动的行都应该直接追溯到用户的请求。**

### 4. Goal-Driven Execution（目标驱动）

**定义成功标准，循环验证直到达成。**

对于复杂任务：
1. 把模糊指令转化为可验证的目标
2. 把大任务分解成小步骤
3. 每步完成后验证，再进入下一步
4. 最终验证：成功标准都满足了吗？

**转换示例**：
| 而不是... | 转化为... |
|-----------|-----------|
| "添加验证" | "写出2个测试覆盖无效输入，然后让测试通过" |
| "修复bug" | "写出1个测试复现bug，然后修复让测试通过" |
| "重构X" | "确保测试重构前通过、重构后也通过" |

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## 应用场景

- 写 Python/PowerShell 自动化脚本
- 修复 bug 或调试问题
- 构建工具或工作流
- 任何需要"写代码"的任务

**不使用此原则的场景**：纯对话问答、文件整理、信息检索（除非涉及代码）。

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## 决策检查清单

每当你准备输出代码前，快速自检：

- [ ] 我列出了哪些假设？这些假设都验证过了吗？
- [ ] 有没有更简单的方案被我一上来就跳过了？
- [ ] 我改动的代码里，有没有"顺手改的"无关内容？
- [ ] 这个任务的成功标准是什么？我怎么验证？

如果有任何一项不确定 → 先搞清楚再继续。