Úsalo cuando la implementación esté completa, todos los tests pasen, y necesites decidir cómo integrar el trabajo.
- Costo de contexto al activarse
- 1.9k tok
- Tamaño del paquete
- 1 archivo
- Última actualización
- el mes pasado
Lineamientos de comportamiento para reducir errores comunes de código en LLMs. Úsalo al escribir, revisar o refactorizar código: evita la sobrecomplicación, exige cambios quirúrgicos y criterios de éxito verificables.
Reemplaza a: Un bloque de "reglas de código" mantenido a mano en CLAUDE.md o AGENTS.md
en el repo
0–100, la ruta de este skill
último commit aquí
últimos 90 días
55 tok en reposo
2 KB
Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add multica-ai/andrej-karpathy-skills --skill karpathy-guidelines --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls.
Tradeoff: These guidelines bias toward caution over speed. For trivial tasks, use judgment.
Don't assume. Don't hide confusion. Surface tradeoffs.
Before implementing:
Minimum code that solves the problem. Nothing speculative.
Ask yourself: "Would a senior engineer say this is overcomplicated?" If yes, simplify.
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.
Define success criteria. Loop until verified.
Transform tasks into verifiable goals:
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.
Reproducido de multica-ai/andrej-karpathy-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Ninguno. Un solo archivo markdown sin scripts, binarios ni variables de entorno: cambia cómo se comporta el agente, no a qué puede acceder.
Úsalo cuando la implementación esté completa, todos los tests pasen, y necesites decidir cómo integrar el trabajo.
Úsalo al empezar trabajo de feature que necesita aislamiento del workspace actual, o antes de ejecutar planes de implementación: asegura un workspace aislado vía herramientas nativas o fallback a git worktree.
Úsala al crear nuevas skills, editar skills existentes o verificar que funcionan antes de desplegarlas.