Karpathy Guidelines

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.

概要

The Karpathy Guidelines skill, hosted in the popular mxyhi/ok-skills repository which has earned over 400 stars, provides a structured behavioral framework for AI agents to minimize common programming errors. This coding-focused skill is designed for compatibility with agents like Claude, Cursor, and Codex. It instructs the AI to prioritize surgical code modifications over broad rewrites, helping to prevent unnecessary complexity in software projects. By surfacing underlying technical assumptions and establishing verifiable success criteria, the guidelines ensure that refactoring and writing tasks remain focused and accurate. This resource serves as a practical implementation of best practices for developers using LLM-based tools to maintain high code quality and logic consistency.

ユースケース

Refactoring legacy codebases using surgical changes to minimize regression risks.
Conducting automated code reviews to identify and eliminate overcomplicated logic.
Defining clear success criteria and surfacing hidden assumptions before generating new functions.

導入方法

# Review source first
open https://github.com/mxyhi/ok-skills/blob/main/karpathy-guidelines/SKILL.md

Copy or clone the skill folder into your agent skills directory after reviewing its instructions and scripts.

セキュリティ

This skill consists of behavioral instructions and does not require specific system permissions or external dependencies. Users should review the guidelines within the mxyhi/ok-skills repository to ensure the logic aligns with their organization's internal coding standards and security policies before deployment.

関連Skills

Skill Creator

anthropics/skills

コーディング

新しいスキルの作成、既存スキルの修正と改善、およびスキルパフォーマンスの測定を行います。ユーザーがスキルをゼロから作成、既存スキルの編集や最適化、スキルテストのための評価(evals)の実行、分散分析によるスキルパフォーマンスのベンチマーク、またはトリガー精度の向上のためのスキル説明の最適化を行いたい場合に使用します。

Claude CodeClaude
pythondesign
165,880 StarsApache-2.0

Claude API

anthropics/skills

コーディング

Claude API / Anthropic SDK のリファレンス — model ids、pricing、params、streaming、tool use、MCP、agents、caching、token counting、model migration。TRIGGER — ターゲットファイルを開く BEFORE を読み取ります。「1行のように見える」という理由でスキップしないでください。— 次の場合:プロンプトに Claude/Anthropic が何らかの形式(Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`)で指定されている場合、またはユーザーが LLM(pricing/model choice/limits/caching)について質問した場合 — 決して回答しないでください

Claude CodeClaude
typescriptpython
165,880 StarsApache-2.0

MCP Builder

anthropics/skills

コーディング

適切に設計されたツールを通じて、LLMが外部サービスと連携できるようにする高品質な MCP (Model Context Protocol) サーバーを作成するためのガイドです。Python (FastMCP) または Node/TypeScript (MCP SDK) を使用して、外部APIやサービスを統合する MCP サーバーを構築する際に使用します。

CodexClaude
typescriptpython
165,880 StarsApache-2.0

API And Interface Design

addyosmani/agent-skills

コーディング

安定した API とインターフェース設計をガイドします。API、モジュールの境界、またはパブリックインターフェースの設計時に使用します。REST や GraphQL エンドポイントの作成、モジュール間の型コントラクトの定義、フロントエンドとバックエンドの境界設定に活用してください。

typescriptfrontend
81,373 StarsMIT

Browser Testing With Devtools

addyosmani/agent-skills

コーディング

Chrome DevTools MCP を介して実際のブラウザでテストを実行します。ブラウザで動作するものの構築やデバッグ時に使用します。DOM の検査、コンソールエラーのキャプチャ、ネットワークリクエストの分析、パフォーマンスのプロファイリング、または実際のランタイムデータによる視覚的出力の検証が必要な場合に使用してください。chrome-devtools MCP サーバーの設定が必要です。

Claude CodeClaude
javascriptreact
81,373 StarsMIT

Gh Address Comments

openai/plugins

コーディング

GitHub プルリクエストのレビューフィードバックに対応します。未解決のレビュースレッド、リクエストされた変更、または PR 上のインラインレビューコメントを確認し、選択した修正を実装する場合に使用します。PR メタデータとフラットなコメントの読み取りには GitHub アプリを使用し、スレッドレベルの状態、解決ステータス、またはインラインレビューのコンテキストが重要な場合は、`gh` を介して同梱の GraphQL スクリプトを使用してください。

Codex
reviewdata
4,888 StarsApache-2.0