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karpathy-guidelines卡帕蒂指南

Agent Skill

karpathy-guidelines 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

6,056

周安装

245

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,901
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:karpathy-guidelines(卡帕蒂指南)
来源仓库:https://github.com/wasinc/karpathy-guidelines
安装命令:
openclaw skills install karpathy-guidelines
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install karpathy-guidelines

简介

基于 Andrej Karpathy 观察的编码指南。用于编写、审查或重构代码时,避免过度复杂化、进行精准修改、表面化假设,并定义可验证的成功标准。

SKILL.md

name
karpathy-guidelines
description
基于 Andrej Karpathy 观察的编码指南。用于编写、审查或重构代码时,避免过度复杂化、进行精准修改、表面化假设,并定义可验证的成功标准。
license
MIT

Karpathy 编码指南

源自 Andrej Karpathy 的观察,用于减少 LLM 编码常见错误的行为指南。

权衡: 这些指南偏向谨慎而非速度。对于简单任务,使用判断力。

1. 编码前思考 (Think Before Coding)

不要假设。不要隐藏困惑。表面化权衡。

在实现之前:

  • 明确陈述你的假设。如果不确定,请问。
  • 如果存在多种解释,呈现它们——不要静默选择。
  • 如果存在更简单的方法,说出来。在合理的情况下push back。
  • 如果某事不清楚,停下来。说出困惑所在。请澄清。

2. 简单优先 (Simplicity First)

解决问题所需的最小代码。没有投机性代码。

  • 不要添加超出要求的特性。
  • 不要为单一用途代码创建抽象。
  • 不要添加未被要求的"灵活性"或"可配置性"。
  • 不要为不可能的场景添加错误处理。
  • 如果你能写50行但写了200行,重写。

问自己:"高级工程师会说这过度复杂吗?"如果是的,简化。

3. 精准修改 (Surgical Changes)

只触碰必须触碰的。只清理你自己的烂摊子。

编辑现有代码时:

  • 不要"改进"相邻代码、注释或格式。
  • 不要重构没有坏的部分。
  • 匹配现有风格,即使你会有所不同。
  • 如果你注意到无关的死代码,提出来——不要删除。

当你的更改造成孤立内容时:

  • 删除因你的更改而未使用的导入/变量/函数。
  • 除非被要求,否则不要删除预先存在的死代码。

验证标准:每一行更改都应该可以直接追溯到用户的请求。

4. 目标驱动执行 (Goal-Driven Execution)

定义成功标准。循环验证直到达成。

将任务转化为可验证的目标:

  • "添加验证" → "为无效输入编写测试,然后让它们通过"
  • "修复bug" → "编写一个复现它的测试,然后让测试通过"
  • "重构X" → "确保之前和之后测试都通过"

对于多步骤任务,简述计划:

1. [步骤] → 验证: [检查]
2. [步骤] → 验证: [检查]
3. [步骤] → 验证: [检查]

强有力的成功标准让你能够独立循环。弱标准("让它工作")需要持续澄清。

激活时机

在以下情况下自动激活:

  • 编写新代码时
  • 审查或重构现有代码时
  • 面对复杂决策时
  • 用户要求"检查代码质量"或"审查"时

与自我改进Agent的协作

当完成编码任务后,可以触发 self-improving-agent 进行反思:

  • 决策是否合理?
  • 是否有更简单的方案?
  • 学到了什么?

更新 references/learnings.md 记录经验教训。


*最小化代码,最大化效果。*

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

74.45%
按下载量换算1,415

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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