⚠️ 发布规则#

所有发布到ClawHub的技能必须严格测试，确定没有问题再发布

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技能测试验证清单#

发布前必须验证：

• 功能完整性：所有描述的功能都能正常工作
• 语法正确性：Markdown格式正确，无错误
• 激活词有效性：激活词能正确触发
• 场景覆盖：主要使用场景已测试
• 无副作用：不会破坏已有功能

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Karpathy Principles - AI编程四大原则#

基于 Andrej Karpathy 的 AI 编程观察，使用 forrestchang/andrej-karpathy-skills (94.2k⭐) 激活词: 克拉aude法则 / 编程法则

原则概述#

原则核心执行1. 先思考不假设，不隐藏困惑不确定就问，多种解释列出2. 保持简单最小代码解决问题无多余抽象3. 精准修改只改必须改的不"顺便"改进邻接代码4. 目标驱动测试先行，验证闭环"修bug"→"写测试复现→让测试通过"

触发条件#

当AI出现以下情况时，必须应用此原则：

• 代码过于复杂 (>200行可解决写1000行)
• 改动范围失控 (修改了不相关的代码)
• 未经确认就实现 (不询问就开干)
• 缺少验证 (没有测试或检查点)

工作流程#

1. 代码审查#

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CLAUDE.md → 检查错误假设 → 检查过度复杂 → 检查连带修改 → 报告问题

2. 代码生成#

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需求 → 列出多种解释 → 选择最简方案 → 写测试 → 实现

3. Bug修复#

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报告bug → 写测试复现bug → 让测试通过 → 验证修复

示例#

错误示范 ❌#

用户: "添加用户验证" AI: 直接写了一个完整的UserService类，包含角色权限、密码加密、会话管理... (过度复杂，假设了不需要的功能)

正确示范 ✅#

用户: "添加用户验证" AI:

1. 你需要哪种验证? (邮件+密码? 手机号? OAuth?)
2. 需要验证哪些字段?
3. 数据规模多大?
4. 有现有用户表结构吗? (先思考，不假设)

Bug修复#

用户: "修复登录bug" AI:

1. 写测试复现bug → 让测试失败
2. 定位问题 → 修复
3. 让测试通过
4. 验证修复正确 (目标驱动，测试闭环)

禁用触发#

在收到以下关键词时，必须停止并应用法则：

• "帮我写个..." → 先问需求细节
• "修复这个" → 先写测试复现
• "添加功能" → 先确认最小范围

来源#

• Karpathy原始观察: https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876
• forrestchang/andrej-karpathy-skills: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills
• CLAUDE.md原文: https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md