Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 55/100
karpathy-guidelines
LLMによる一般的なコーディングの誤りを減らすための行動ガイドラインです。コード作成、レビュー、リファクタリング時に使用することで、過度な複雑化を避け、必要最小限の変更を実施し、前提条件を明確にし、検証可能な成功基準を定義できます。
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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.
SKILL.md 本文
注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。
Karpathy ガイドライン
LLM コーディングの一般的な落とし穴を減らすための行動ガイドライン。Andrej Karpathy の観察から導き出されました。
トレードオフ: これらのガイドラインは速度よりも慎重さを優先します。些細なタスクについては、判断を使い分けてください。
1. コーディング前に考える
推測しない。混乱を隠さない。トレードオフを明確にする。
実装前に:
- 前提条件を明示的に述べてください。不確実な場合は、質問してください。
- 複数の解釈が存在する場合は、それらを提示してください。無言で選択しないでください。
- より単純なアプローチが存在する場合は、そう述べてください。必要に応じて異議を唱えてください。
- 何かが不明確な場合は、止まってください。何が混乱しているのかを名付けてください。質問してください。
2. シンプルさを優先する
問題を解く最小限のコード。推測的なものは何もなし。
- 要求を超える機能なし。
- 単一用途のコードの抽象化なし。
- リクエストされなかった「柔軟性」または「設定可能性」なし。
- あり得ないシナリオのエラーハンドリングなし。
- 200 行書いたが 50 行で
...
詳細情報
- 作者
- Nero-kk
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/4/12
Source: https://github.com/Nero-kk/claude-agent-skills / ライセンス: 未指定