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
導入方法
# Review source first
open https://github.com/mxyhi/ok-skills/blob/main/karpathy-guidelines/SKILL.mdCopy 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
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 API
anthropics/skills
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
MCP Builder
anthropics/skills
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。
API And Interface Design
addyosmani/agent-skills
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。
Browser Testing With Devtools
addyosmani/agent-skills
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。
Gh Address Comments
openai/plugins
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