karpathy-guidelines — скилл для Claude Code: что делает
Правила, которые уменьшают типовые ошибки LLM в коде: меньше лишних абстракций, точечные правки, проверяемый результат.
npx skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines -a claude-codeЧто делает karpathy-guidelines
Скилл записывает четыре правила поведения для агента. Сначала он называет допущения и варианты явно, не отгадывая. Потом пишет минимальный код: без фич, «гибкости» и обработок ошибок, которые не просили. Третье правило — не трогать соседний код, комментарии и формат при правке. Наконец, задачу превращают в проверяемый критерий успеха, и агент крутит, пока тесты не проходят.
Основа скилла — наблюдения Андрея Карпатыха об ошибках LLM в кодинге. В тексте честно указан компромисс: правила делают агента осторожнее, а не быстрее, поэтому на тривиальных задачах здравый смысл важнее ритуала.
Ставить стоит, если агент разрастается в абстракции и переписывает чужой код. Для однострочных правок он только замедлит работу.
Какие задачи решает
- задавать допущения вслух, прежде чем писать код
- не добавлять фичи и абстракции, которые не просили
- ограничить правки нужными строками и не чинить соседний код
- превратить задачу в проверяемый критерий и довести до него
- остановиться и спросить, когда задача двусмысленная
Примеры запросов агенту
- Рефактори модуль авторизации — используй karpathy-guidelines
- Скилл karpathy-guidelines вкл: добавь валидацию формы, сначала напиши тесты
- По karpathy-guidelines разбери, где в этом PR лишний код
Как установить karpathy-guidelines
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/karpathy-guidelines/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/karpathy-guidelines/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/karpathy-guidelines/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/karpathy-guidelines/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install multica-ai/andrej-karpathy-skills karpathy-guidelines2Вручную: положить файлы
.github/skills/karpathy-guidelines/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills --path skills/karpathy-guidelinesВручную: положить файлы
.devin/skills/karpathy-guidelines/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Похожие
Вопросы о karpathy-guidelines
Как установить karpathy-guidelines в Claude Code?
Запусти npx skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines -a claude-code. Файл ляжет в ~/.claude/skills/karpathy-guidelines/SKILL.md.
Что делает karpathy-guidelines?
Даёт агенту четыре правила: называть допущения, писать минимум кода, править только нужные места и завершать задачу проверяемым критерием.
Чем отличается от линтеров и правил качества кода?
Это промпт-уровень, не инструмент. Агент применяет эти поведенческие правила прямо во время кодинга. Основа — наблюдения Карпатыха о типичных ошибках LLM.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: karpathy-guidelines
description: Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Use when writing, reviewing, or refactoring code to avoid overcomplication, make surgical changes, surface assumptions, and define verifiable success criteria.
license: MIT
---
# Karpathy Guidelines
Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes, derived from [Andrej Karpathy's observations](https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876) on LLM coding pitfalls.
**Tradeoff:** These guidelines bias toward caution over speed. For trivial tasks, use judgment.
## 1. Think Before Coding
**Don't assume. Don't hide confusion. Surface tradeoffs.**
Before implementing:
- State your assumptions explicitly. If uncertain, ask.
- If multiple interpretations exist, present them - don't pick silently.
- If a simpler approach exists, say so. Push back when warranted.
- If something is unclear, stop. Name what's confusing. Ask.
## 2. Simplicity First
**Minimum code that solves the problem. Nothing speculative.**
- No features beyond what was asked.
- No abstractions for single-use code.
- No "flexibility" or "configurability" that wasn't requested.
- No error handling for impossible scenarios.
- If you write 200 lines and it could be 50, rewrite it.
Ask yourself: "Would a senior engineer say this is overcomplicated?" If yes, simplify.
## 3. Surgical Changes
**Touch only what you must. Clean up only your own mess.**
When editing existing code:
- Don't "improve" adjacent code, comments, or formatting.
- Don't refactor things that aren't broken.
- Match existing style, even if you'd do it differently.
- If you notice unrelated dead code, mention it - don't delete it.
When your changes create orphans:
- Remove imports/variables/functions that YOUR changes made unused.
- Don't remove pre-existing dead code unless asked.
The test: Every changed line should trace directly to the user's request.
## 4. Goal-Driven Execution
**Define success criteria. Loop until verified.**
Transform tasks into verifiable goals:
- "Add validation" → "Write tests for invalid inputs, then make them pass"
- "Fix the bug" → "Write a test that reproduces it, then make it pass"
- "Refactor X" → "Ensure tests pass before and after"
For multi-step tasks, state a brief plan:
```
1. [Step] → verify: [check]
2. [Step] → verify: [check]
3. [Step] → verify: [check]
```
Strong success criteria let you loop independently. Weak criteria ("make it work") require constant clarification.
© multica-ai · MIT · multica-ai/andrej-karpathy-skills