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Karpathy 发布了一个github开源项目，狠狠让我惊艳到了 这个项目叫 andrej-karpathy-skills,GitHub 13 万+ star,我愿称之为2026 最有用的 AI 工程项目 它解决的问题极其精准：让 Claude Code 不再瞎写代码 这个项目到底有多厉害？ 先说结论：一个 4KB 的文本文件，让 AI 写代码的错误率暴降 90% Karpathy 自己说，他现在 80% 的代码都让 Claude 写，但 AI 经常犯几个典型错误： 不问就瞎猜需求 过度设计，写一堆用不上的抽象 改 A 顺手把 B、C、D 也重构了 代码能跑就行，不管目标达成没有 这个项目就是专门给 Claude Code 戴上guardrails，用 4 条行为准则约束 AI 的编码行为 核心亮点：4 条准则改变一切 整个项目就是一个 CLAUDE.md 文件，里面只有 4 条规则，但每一条都直击 AI 编码的痛点 1. Think Before Coding - 先思考再动手 AI 最大的问题是“太听话”，你说啥它就写啥，从不质疑 这条准则要求：明确说明假设、权衡 tradeoffs，不确定就直接问 不再是“我猜你想要这个”，而是“我理解你的需求是 A，但 B 方案可能更合适，你要哪个？” 2. Simplicity First - 极简实现优先 AI 天生爱炫技，你要一个登录功能，它给你写个完整的 OAuth 2.0 + JWT + 刷新令牌 + 权限系统 这条准则强制：只写刚好能解决当前问题的最小代码 不搞 speculative abstractions，不写未来功能，不过度工程 一个用户反馈：用了这条规则后，代码 diff 从动辄几百行缩减到几十行，review 轻松太多 3. Surgical Changes - 手术式精准修改 这是我最爱的一条 AI 有个恶习：你让它改个 bug，它顺手把整个文件的命名风格、缩进、注释全优化了 这条准则要求：只改用户要求的部分，严格匹配原有代码风格 不碰无关文件，不顺手 refactor，不加“看起来更好”的改动 有开发者实测：启用这条后，git diff 从“满屏红绿”变成“3 行精准修改” 4. Goal-Driven Execution - 目标驱动执行 AI 经常写完代码就交差，但代码能跑 ≠ 任务完成 这条准则要求：把任务转化为可验证的目标/测试/成功标准，然后 loop 执行、验证、迭代 直到真正达成目标才停止 这让 AI 从“代码生成器”变成“问题解决者” 真实效果：社区反馈炸裂 X 上这个项目刷屏了，开发者反馈高度一致： 代码质量飞跃：diff 更紧凑、干净，overbuild 和 side changes 大幅减少 错误率暴降：有人实测从 41% 掉到 11%，继续优化后低至 3% 中文社区评价：“必备 skills”“Claude/Cursor 实用技能 Top1”“直接扔项目里就完事了” 很多人直接 @ 朋友推荐：“把这个 CLAUDE.md 放进去，Claude 立刻像换了个人，写代码更靠谱、不乱改、不瞎猜“ 使用方式：简单到离谱 这是我见过最简单的 AI 工程优化方案： 方法一：直接 curl 把 CLAUDE.md 下载到项目根目录 curl -o CLAUDE.md 方法二：用 Claude Code / Cursor 的 plugin 一键安装 支持 Claude Code、Cursor 等主流 AI coding 工具 完全开源（MIT 协议），拿来就用 作为产品经理出身的开发者，我看到的不只是 4 条规则，而是对 AI 编码行为的深刻洞察 Karpathy 做的事情本质上是：给 AI 建立编码的第一性原理，他把他对于AI编程的理解写入了文件中 不是教 AI 怎么写代码（它已经会了），而是教 AI 什么时候该问、什么时候该停、什么时候该简化 这 4 条准则就像产品经理给开发团队定的 PRD 原则： 需求不清楚？ 先问 功能够用就行？ 别过度设计 改需求？ 只改需求相关的 做完了？ 先验证目标达成没有 它能帮到我们什么？ 如果你是独立开发者或小团队，这个项目能直接提升你的 AI 协作效率： 减少返工：AI 不再瞎猜需求，写出来的代码更符合预期 降低 review 成本：改动精准，不用在一堆无关修改里找真正的变更 提升代码质量：极简实现意味着更少的 bug、更好的可维护性 加速迭代：目标驱动让 AI 真正解决问题，而不是生成代码 对于中大型项目，这是让 Claude Code 真正“生产可用”的关键一步 我的使用体会 我在自己的几个项目里部署了这个 CLAUDE.md，最直观的感受是： AI 变聪明了 以前它是个听话的实习生，你说啥它做啥，经常做错 现在它像个有经验的同事，会主动问“你确定要这么做吗？ 我有个更简单的方案” 代码 diff 变干净了 以前一个小需求能改几十个文件，现在精准到只改 3-5 行 我的工作重心变了 以前 60% 时间在 review AI 的代码、修 bug 现在 80% 时间在思考产品逻辑，AI 真正成了生产力工具 最后 这个项目被誉为 2026 年 AI coding 领域的“现象级”黑魔法工具 小文件，大作用 如果你在用 Claude Code / Cursor 写代码，强烈建议直接把这个 CLAUDE.md 扔进项目根目录 GitHub 地址： 试过的人基本都是“已全项目部署”的状态 作为一个天天和 AI 协作的开发者，我的建议是：别犹豫，直接用

整理了几个超级实用的厨房小技能，用起来真的方便很多。 分享3个我认为比较实用的： 1、柠檬快速挤汁：切成不太薄的柠檬片，用筷子插进果肉转圈按压，汁水轻松挤出还不溅。 2、包子快速回蒸：蒸锅里放一小碗热水，包子插上牙签中小火蒸3-4分钟，又软又香。 3、冰可乐快速冰镇：常温可乐裹上一圈纸巾淋上水放冷藏层可以更快降温，夏天必备。 这些小技巧不需要复杂的工具，简单实用。 多学一点实用技能，日子过得更舒服。 #实用技能# #生活治愈#

Bio已正式更新！ 以后专注手工治愈 + 实用技能 + 真实生活分享 还会穿插学习心得和娱乐吐槽～ 把普通日子玩出花！ 欢迎同好一起交流日常心得 贴上几个老手工作品，献丑啦～ 你最喜欢哪一个？ #治愈系# #手工分享# #日常分享#

近段时间最大的感触： 任何一个有用且实用的核心技能，都必须通过大量刻意练习和积累获得 都需要经过一个看起来像狗屎，然后慢慢变 好的过程 任何一个想跳过这个过程、破格获取的人，都是蠢货 都会受到来自时间的惩罚

GitHub上真的有堆免费项目能直接替掉你在用的付费软件 我挑了12个最实用的，都是能直接拿来用或者自己部署赚钱的 1. TradingAgents - AI多Agent量化交易框架 2. LibreChat - 一个界面聚合ChatGPT、Claude、Gemini 3. HyperFrames - HeyGen开源视频生成引擎，一句话生成视频 4. Nango - 开源API集成平台，连接数百个第三方服务 5. Agentic Inbox - Cloudflare的AI邮件助手，自动读邮件提炼要点 6. Fincept Terminal - 开源彭博终端，免费查股票和加密货币数据 7. MoneyPrinterTurbo - AI一键生成短视频，输入主题自动出片 Star 7.4万+，最容易上手的批量制作工具 8. Coolify - 开源自托管PaaS，帮别人省Vercel费用还能收管理费 Star 5.8万+ 9. n8n - 工作流自动化平台，给企业搭流程能收设置费+月维护费 Star 19.4万+，GitHub最火的赚钱项目之一 10. agent-skills - Claude Code技能库，把常用操作封装成可复用指令 11. Ghost - 开源付费通讯工具，创作者自建会员订阅平台不被抽成 自己部署也能帮别人装赚服务费 12. VoxCPM - AI声音克隆工具，几分钟样本就能生成逼真语音 与其每月交各种工具的订阅费，不如挑一两个自己部署 省下的钱能干更多正事 挑一个感兴趣的开始吧

现在用 Codex、Claude Code 或 Cursor 写一个网页并不难，不过要想把一个网页设计的好看高级，还是有点难度的。 最近发现一个给 AI Agent “注入设计品味”的开源技能库：emilkowalski/skills 一句话：专门解决 AI 做 UI 动画和交互时“没品味”的问题。 它不是新的 AI 模型，也不是设计软件，而是一套可以安装到 AI 编程 Agent 里的“设计经验包”： 把一位资深设计工程师关于动画、交互和 UI 细节的判断，整理成 AI 可以执行的规则。 核心技能包括： - improve-animations：扫描整个代码库，按 8 个维度审计动画，输出可执行的改进计划 - review-animations：严格按规则审查动画 - animation-vocabulary：教 AI 用精确语言描述动画 - apple-design：蒸馏苹果设计原则 最聪明的地方是：它不直接改代码，而是先审计 → 生成 prioritized plan → 再让 Agent 去执行。用强模型做审查，便宜模型做落地。 对经常用 AI 做前端 / UI 的人来说，这可能是目前最实用的“设计品味”注入工具。

把你看过的书、长视频、播客，全部变成AI技能包！ 🔥 cangjie-skill 把你刷过的那些干货书、长视频、播客，它自动提炼成AI能直接调用、帮你干活的技能。 看完不再白看，不再忘光，而是立刻变成你的AI助手，工作、决策、写作时随时喊它上。 - 只提炼真正有用的干货（严格筛选） - 每个技能教你：什么时候用、怎么一步步做、注意什么坑 - 生成精华总结 + 可安装的Skill，一键扔进Claude/Cursor就能用 - 已经做好巴菲特、芒格、吴恩达、《孙子兵法》等超多实用包 知识终于不白费了，直接变生产力！

🪨 最近用 AI 写代码时，有个小工具让我挺舒服的。 大家最烦的两件事： - token 费用高 - AI 回复太啰嗦 尤其是 Claude、Cursor 这种重度使用的时候，一次长回答动辄几百上千 token，钱花得快，上下文还容易塞满。 试了 caveman GitHub-81k星，这个技能后，感觉直接解决了这个痛点。 它让 AI 用更简短、直接的风格回复，实际能减少 60-75% 的输出 token，但核心技术信息、代码建议、bug 分析都没少，准确度保持得很好。 真实感受： 同样的问题，回复从一大段变成几句关键点，读起来快多了 响应速度提升明显，上下文能坚持更久 代码审查、写 Commit 消息时特别实用，一两行就说清问题和改动 支持 /caveman 切换模式（轻度 → 极简），还支持中文和其他语言，只压缩风格，不破坏代码和路径。 对每天大量用 AI 辅助开发的同学来说，这是个能切实降低成本、提高效率的小优化。感兴趣的可以去看看它的 Before/After 示例和基准数据，自己判断合不合适。