karpathy-coder — плагин для Claude Code: проверка кода и установка
Плагин проверяет план и diff по четырём принципам: выявляет скрытые допущения, усложнения и лишние изменения. Запускайте его перед коммитом или подключите хук.
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install karpathy-coder@claude-code-skillsЧто делает karpathy-coder
В плагине четыре Python-инструмента: assumption_linter разбирает планы на скрытые допущения, complexity_checker ищет признаки избыточной сложности, diff_surgeon отмечает шум в diff, а goal_verifier оценивает, можно ли проверить шаги плана. Все инструменты используют стандартную библиотеку Python. Коротко: проверка охватывает и план, и изменения в Git.
Слэш-команда /karpathy-check запускает проверку перед коммитом, а субагент karpathy-reviewer проверяет diff по всем четырём принципам. Хук karpathy-gate.sh работает как неблокирующая проверка внимания; его можно подключить через Husky. Если нужна обязательная блокировка коммита, этот хук сам по себе её не обеспечивает.
Какие задачи решает
- найти скрытые допущения в плане
- выявить лишнюю сложность в коде
- отделить шум от целевых изменений в diff
- проверить, есть ли у шагов плана критерии проверки
- запустить обзор изменений перед коммитом
Примеры запросов агенту
- Проверь мой diff перед коммитом командой
/karpathy-check. - Найди скрытые допущения в плане
implementation-plan.md. - Проверь, не добавились ли в diff изменения, не связанные с задачей.
Как установить karpathy-coder
Через маркетплейс плагинов
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills/plugin install karpathy-coder@claude-code-skillsПо шагам, с командами для каждой платформы: Плагины Claude Code: маркетплейсы, установка и как собрать свой
Вопросы о karpathy-coder
Как установить karpathy-coder в Claude Code?
Сначала выполните /plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills, затем /plugin install karpathy-coder@claude-code-skills.
Что делает karpathy-coder?
Плагин проверяет планы и изменения кода на скрытые допущения, избыточную сложность, лишние правки и отсутствие проверяемых целей. В него входят четыре Python-инструмента, субагент, слэш-команда и хук.
Нужны ли для инструментов сторонние Python-библиотеки?
Нет, инструменты используют только стандартную библиотеку Python.
Исходный текст
karpathy-coder · MIT
# karpathy-coder
> **Active coding discipline enforcer** based on [Andrej Karpathy's observations](https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876) on LLM coding pitfalls.
Not just guidelines — ships Python tools that **detect** violations, a review agent, a slash command, and a pre-commit hook.
## The 4 principles
| # | Principle | What it prevents | Tool that checks it |
|---|---|---|---|
| 1 | **Think Before Coding** | Hidden assumptions, silent choices | `assumption_linter.py` |
| 2 | **Simplicity First** | Over-engineering, premature abstractions | `complexity_checker.py` |
| 3 | **Surgical Changes** | Diff noise, drive-by refactors | `diff_surgeon.py` |
| 4 | **Goal-Driven Execution** | Vague plans, missing verification | `goal_verifier.py` |
## Quick start
```bash
# Install as Claude Code plugin
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install karpathy-coder@claude-code-skills
# Run before committing
/karpathy-check
# Or use individual tools from the shell
python scripts/complexity_checker.py src/ --threshold strict
python scripts/diff_surgeon.py --diff HEAD~1..HEAD
echo "I'll just export all user data" | python scripts/assumption_linter.py -
python scripts/goal_verifier.py plan.md
```
## What's in the box
| Piece | Count | Detail |
|---|---|---|
| SKILL.md | 1 | The 4 principles with `context: fork` for skill chaining |
| Python tools | 4 | `complexity_checker`, `diff_surgeon`, `assumption_linter`, `goal_verifier` — all stdlib-only |
| Sub-agent | 1 | `karpathy-reviewer` — runs all 4 principles against a diff |
| Slash command | 1 | `/karpathy-check` — one-command pre-commit review |
| Pre-commit hook | 1 | `karpathy-gate.sh` — non-blocking awareness gate |
| Reference docs | 3 | Full Karpathy context, 10+ anti-pattern examples, 4-level enforcement guide |
## The tools
### complexity_checker.py (Principle #2)
Detects over-engineering: cyclomatic complexity, class density, nesting depth, function length, premature ABC/Protocol usage, import coupling.
```bash
python scripts/complexity_checker.py src/auth/ --threshold strict --json
# → score 72/100, 3 findings: nesting depth 6, function 'validate' 62 lines, 2 classes in 80 lines
```
Three threshold levels: `strict` (new code), `medium` (default), `relaxed` (legacy).
### diff_surgeon.py (Principle #3)
Analyzes a git diff and flags lines that don't trace to the stated goal: comment-only changes, whitespace noise, style drift (quote swaps), drive-by refactors, docstring additions to unchanged functions.
```bash
python scripts/diff_surgeon.py # staged changes
python scripts/diff_surgeon.py --diff HEAD~3..HEAD # last 3 commits
# → Noise ratio: 23% (NOISY), 7 comment-only changes, 2 quote-style swaps
```
### assumption_linter.py (Principle #1)
Reads a plan or proposal and flags hidden assumptions: "just" (hides complexity), "obviously" (unstated assumption), "should work" (hopeful, not verified), vague action verbs, unscoped user references, missing format specifications.
```bash
echo "I'll just add a function to export all user data" | python scripts/assumption_linter.py -
# → 3 findings: assumption-just, missing-format, scope-absolute
```
### goal_verifier.py (Principle #4)
Scores each step of a plan for verification quality (0-3 per step). Flags vague criteria ("should work"), checks for final end-to-end verification, and recommends concrete checks.
```bash
python scripts/goal_verifier.py implementation-plan.md --json
# → 6 steps, 8/18 (44%), WEAK — 3 steps have no verification
```
## Enforcement levels
1. **Passive** — install plugin, principles load as context (~60% compliance)
2. **Active review** — run `/karpathy-check` before commits (~85%)
3. **Pre-commit hook** — wire `karpathy-gate.sh` via Husky (~95%)
4. **CI gate** — add tools to GitHub Actions PR checks (~99%)
See `references/enforcement-patterns.md` for setup instructions at each level.
## Cross-tool compatibility
The tools are pure Python stdlib. The principles work in any AGENTS.md-aware CLI (Codex, Cursor, Antigravity, OpenCode, Gemini CLI).
## Attribution
Derived from [Andrej Karpathy's X post](https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876) on LLM coding pitfalls. The principles are Karpathy's observations; the tooling, enforcement patterns, and anti-pattern gallery are original.
## License
MIT.
© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills