andrej-karpathy-skills README

The project's README from github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills. As one markdown file: README.md.

Karpathy-Inspired Claude Code Guidelines

Check out my new project Multica — an open-source platform for running and managing coding agents with reusable skills.

Follow me on X: https://x.com/jiayuan_jy

A single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls.

English | 简体中文

The Problems

From Andrej's post:

"The models make wrong assumptions on your behalf and just run along with them without checking. They don't manage their confusion, don't seek clarifications, don't surface inconsistencies, don't present tradeoffs, don't push back when they should."

"They really like to overcomplicate code and APIs, bloat abstractions, don't clean up dead code... implement a bloated construction over 1000 lines when 100 would do."

"They still sometimes change/remove comments and code they don't sufficiently understand as side effects, even if orthogonal to the task."

The Solution

Four principles in one file that directly address these issues:

Principle Addresses
Think Before Coding Wrong assumptions, hidden confusion, missing tradeoffs
Simplicity First Overcomplication, bloated abstractions
Surgical Changes Orthogonal edits, touching code you shouldn't
Goal-Driven Execution Leverage through tests-first, verifiable success criteria

The Four Principles in Detail

1. Think Before Coding

Don't assume. Don't hide confusion. Surface tradeoffs.

LLMs often pick an interpretation silently and run with it. This principle forces explicit reasoning:

2. Simplicity First

Minimum code that solves the problem. Nothing speculative.

Combat the tendency toward overengineering:

The test: 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:

When your changes create orphans:

The test: Every changed line should trace directly to the user's request.

4. Goal-Driven Execution

Define success criteria. Loop until verified.

Transform imperative tasks into verifiable goals:

Instead of... Transform to...
"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 the LLM loop independently. Weak criteria ("make it work") require constant clarification.

Install

Option A: Claude Code Plugin (recommended)

From within Claude Code, first add the marketplace:

/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills

Then install the plugin:

/plugin install andrej-karpathy-skills@karpathy-skills

This installs the guidelines as a Claude Code plugin, making the skill available across all your projects.

Option B: CLAUDE.md (per-project)

New project:

curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md

Existing project (append):

echo "" >> CLAUDE.md
curl https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md >> CLAUDE.md

Using with Cursor

This repository includes a committed Cursor project rule (.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc) so the same guidelines apply when you open the project in Cursor. See CURSOR.md for setup, using the rule in other projects, and how this relates to Claude Code.

Key Insight

From Andrej:

"LLMs are exceptionally good at looping until they meet specific goals... Don't tell it what to do, give it success criteria and watch it go."

The "Goal-Driven Execution" principle captures this: transform imperative instructions into declarative goals with verification loops.

How to Know It's Working

These guidelines are working if you see:

Customization

These guidelines are designed to be merged with project-specific instructions. Add them to your existing CLAUDE.md or create a new one.

For project-specific rules, add sections like:

## Project-Specific Guidelines

- Use TypeScript strict mode
- All API endpoints must have tests
- Follow the existing error handling patterns in `src/utils/errors.ts`

Tradeoff Note

These guidelines bias toward caution over speed. For trivial tasks (simple typo fixes, obvious one-liners), use judgment — not every change needs the full rigor.

The goal is reducing costly mistakes on non-trivial work, not slowing down simple tasks.

License

MIT

andrej-karpathy-skills (multica-ai/andrej-karpathy-skills)

Searching Database…

220.4K ·GitHub
Andrej-karpathy-skills
Что это такое?Один файл CLAUDE.md (его также можно распространять как плагин Claude Code), в котором собраны четыре правила, основанные на наблюдениях Андрея Карпати о типичных ошибках LLM при написании кода. Они помогают Claude Code działать внимательнее и не усложнять решения без необходимости.
Это плагин, файл markdown или и то, и другое?И то, и другое. Можно установить его как плагин Claude Code через маркетплейс (рекомендуется) или просто скопировать правила в файл CLAUDE.md своего проекта, либо дописать их туда. Также включено соответствующее правило проекта для Cursor.
Как добавить эти правила в мою настройку?Из Claude Code добавьте маркетплейс и установите плагин, тогда навык будет доступен во всех ваших проектах. Или вручную создайте CLAUDE.md в конкретном проекте либо дополните его. Пользователи Cursor получают те же правила из файла .cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc, который хранится в репозитории.
Заменяет ли это мои собственные правила из CLAUDE.md для проекта?Нет, его нужно объединять с вашими инструкциями, а не заменять их. Автор также отмечает, что строгость можно ослабить для простых задач, например для исправления опечаток.
Какие четыре основных принципа?Сначала думай, потом кодируй, простота прежде всего, точечные изменения и выполнение, ориентированное на цель. Каждый из них направлен на конкретную ошибку, которую описал Карпати: от молчаливого предположения о неверном замысле до раздутых абстракций, посторонних правок и непроверенных исправлений.
Как понять, что правила действительно работают?Вы заметите меньше лишних изменений в диффах, меньше переписываний из-за излишнего усложнения, уточняющие вопросы будут задаваться до реализации, а не после ошибок, а PR станут чище и компактнее.
Работает ли это и с Cursor?Да, в репозитории есть правило проекта для Cursor (.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc), так что те же правила применяются, когда проект открыт в Cursor. Подробности настройки описаны в CURSOR.md.
Кто такой Андрей Карпати в этом контексте?Исследователь в области ИИ, чьи публичные наблюдения о типичных ошибках LLM при написании кода (неверные предположения, раздутые абстракции и непрошеные правки) непосредственно вдохновили четыре принципа в этом файле.
What are similar projects?pstack, everything-claude-code, SwiftUI-Agent-Skill, agents, marketingskills, i-have-adhd, headcount, evondevKit
Which topics is it in?cursor-rules, claude-code-plugin, best-practices, prompt-engineering, cursor, skills, anthropic, coding-agent, claude, markdown, agent-skills, productivity
Creator
multica-ai
Size
<0.1 MB
Stars
220.4K
Updated
CommitApr 20
Age
8mo
Commits · 90 Days