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karpathy-guidelines

코드 작성, 검토, 수정 시 전제 확인, 최소한의 구현, 변경 범위 제한, 테스트 검증을 권장해 AI가 자주 일으키는 구현 실수를 줄이는 지침입니다.

원문원문 설명 보기

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.

AI 평가100점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 구현 전에 전제와 모호한 점 정리
  • 버그 수정 범위 제한
  • 지나치게 복잡한 코드 검토
  • 테스트로 코드 정리 결과 검증

한국어 소개

할 수 있는 일

AI 에이전트가 코드를 작성하거나 검토하고 기존 구조를 정리할 때 작업 방식을 안내합니다. 구현 전에 전제와 해석의 차이를 드러내고, 요청을 충족하는 최소한의 코드를 목표로 삼습니다. 기존 코드를 편집할 때는 필요한 부분만 변경하며, 주변 서식이나 관련 없는 처리까지 작업 범위를 넓히지 않도록 권장합니다.

이럴 때 유용합니다

AI에 수정을 요청할 때 불필요한 기능이나 구조까지 늘어나는 경우에 적합합니다. 버그 수정이나 코드 정리의 완료 조건을 테스트 등으로 확인할 수 있는 형태로 만들 때도 사용할 수 있습니다. 변경한 각 줄이 요청과 연결되는지 검토하는 지침이 됩니다.

사용 예시

  • “구현 전에 전제와 모호한 점을 정리하고 가장 단순한 방법을 제안해 주세요.”
  • “이 버그를 재현하는 테스트를 만들고 필요한 부분만 수정해 주세요.”
  • “코드 정리 전후에 테스트를 확인하고 기존 작성 방식에 맞춰 주세요.”

주의 사항

속도보다 신중함을 중시하는 지침입니다. 매우 간단한 작업에 적용할지는 상황에 따라 판단합니다. 라이선스는 MIT입니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호코드 작성, 검토, 정리에 적용할 네 가지 행동 지침을 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호버그 재현 테스트, 정리 전후 테스트, 검증 단계가 있는 계획 예시를 제공합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호변경을 요청 범위로 제한하며 기존 미사용 코드는 요청 없이 삭제하지 않도록 지시합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호행동 지침으로 구성되며 추가 도구나 API 키를 요구하는 내용은 없습니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 20일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(1)

  • SKILL.md2.5 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Karpathy Guidelines

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.

1. Think Before Coding

Don't assume. Don't hide confusion. Surface tradeoffs.

Before implementing:

  • State your assumptions explicitly. If uncertain, ask.
  • If multiple interpretations exist, present them - don't pick silently.
  • If a simpler approach exists, say so. Push back when warranted.
  • If something is unclear, stop. Name what's confusing. Ask.

2. Simplicity First

Minimum code that solves the problem. Nothing speculative.

  • No features beyond what was asked.
  • No abstractions for single-use code.
  • No "flexibility" or "configurability" that wasn't requested.
  • No error handling for impossible scenarios.
  • If you write 200 lines and it could be 50, rewrite it.

Ask yourself: "Would a senior engineer say this is overcomplicated?" If yes, simplify.

3. Surgical Changes

Touch only what you must. Clean up only your own mess.

When editing existing code:

  • Don't "improve" adjacent code, comments, or formatting.
  • Don't refactor things that aren't broken.
  • Match existing style, even if you'd do it differently.
  • If you notice unrelated dead code, mention it - don't delete it.

When your changes create orphans:

  • Remove imports/variables/functions that YOUR changes made unused.
  • Don't remove pre-existing dead code unless asked.

The test: Every changed line should trace directly to the user's request.

4. Goal-Driven Execution

Define success criteria. Loop until verified.

Transform tasks into verifiable goals:

  • "Add validation" → "Write tests for invalid inputs, then make them pass"
  • "Fix the bug" → "Write a test that reproduces it, then make it pass"
  • "Refactor X" → "Ensure tests pass before and after"

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.

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