Karpathy 内部版 CLAUDE.md 十条军规流出

Karpathy 加入 Anthropic 才五周，他团队里的人把他真正在用的 CLAUDE.md 发了出来。有人把它照搬进自己的项目后，Claude 的第一句回答就完全不同：不再输出泛泛的标准答案，而是开始按照项目自己的思维方式工作。

社区版 4 条与内部版 10 条军规对比

一、流出的到底是什么

事情源头是 X 平台上一位开发者的分享，原话是：

"A friend on his team just showed me the exact Claude.md file he actually uses. I dropped it into my setup. The very first response was different. Not slightly different. Completely different."

翻译过来：他团队里的朋友给他看了 Karpathy 实际在用的 CLAUDE.md，他把文件放进自己的环境后，Claude 的第一个回应就完全不同了，不是一点点不同，是完全不同。这条分享很快传开，拿到 752 赞、78 转。

需要说明的是，这份文件不是 GitHub 上那个 18.3 万 Star 的 karpathy-skills 社区仓库。社区版只有 4 条规则、65 行文本；这次流出的是 Karpathy 入职 Anthropic 后，在内部实战中不断迭代的真实配置文件，全文排版成学术论文的格式，标题叫 "CLAUDE.md: Field Notes on Getting a Language Model to Write Code You Will Not Rewrite"，直译就是：让语言模型写出你不会重写的代码的实战笔记。

二、十条军规完整列表

前四条：社区版已有，内部版更精炼

第一条：先读再写（Read Before You Code）

模型写出烂代码最大的原因，是它根本没读你的代码库就开始动手。先去看要改的文件，把已有模式照搬，把 import 看清楚。

第二条：先想再敲（Think Before You Code）

搞清楚你要做什么再动手。「添加认证」其实是五件不同的事，把它们列出来、说明取舍。搞不懂就停下来问。

第三条：极简主义（Simplicity）

写能解决眼前问题的最少代码。测试标准：如果某样东西被抽象出来的唯一理由是「以防万一」，那就是过度构建。

第四条：精准手术（Surgical Changes）

diff 应该和任务一样小，没让碰的别碰。判断标准：你能为每一行改动找到和用户需求的直接关联吗？找不到，就撤回。

后六条：内部版新增，真正的精华

第五条：验证（Verification）

修 bug 时别上来就改：先写一个能稳定复现的测试用例，然后修，跑一遍测试通过才算真修好。

第六条：目标驱动执行（Goal-Driven Execution）

动手前把「做完了」长什么样说清楚，而且得是能验证的。反例：「加个验证」，太模糊；正例：「用户邮箱没填或填错了，弹出明确报错，两种情况都测过」。

第七条：调试（Debugging）

东西坏了，去查，别猜。读完整的报错和堆栈跟踪，先复现再改，一次只改一个地方。

第八条：依赖管理（Dependencies）

每一个依赖都是你无法控制的永久代码。加之前先问：标准库能不能搞定？

第九条：沟通（Communication）

对不确定的事精确描述：「我不确定这个库是否支持流式传输」叫好沟通；「我觉得这应该能用」不叫。

第十条：常见翻车模式（Common Failure Modes）

名称	症状
Kitchen Sink（厨房水槽）	让你修水龙头，它把整个厨房拆了重装
Wrong Abstraction（错误抽象）	同一段代码复制粘贴好几遍，却不知道该合并
Optimistic Path（盲目乐观）	只想一切顺利，没考虑用户输错、网络断、服务器挂
Runaway Refactor（失控连锁）	本来只改一个文件，结果像多米诺骨牌倒了十几个

三、4 条和 10 条，差在哪

社区版 4 条告诉 AI「怎么写代码」：先读、先想、极简、精准。

内部版 10 条补上了「怎么检查自己、怎么调试、怎么沟通、怎么识别翻车」，这是从「听话的码农」到「有自检能力的工程搭档」的质变。

没有这份纪律文件，循环工程跑得再快，也只是一台高速生产 bug 的机器；有了它，循环才知道怎么在翻车前刹车。

四、为什么照搬后第一句回答就不同

因为 CLAUDE.md 是 Claude Code 的系统指令：每次对话开始时加载，影响每一句回应。

CLAUDE.md 如何改变第一句回答

没有 CLAUDE.md，Claude 按默认行为工作，给出泛泛的「标准答案」；有了 Karpathy 的 CLAUDE.md，Claude 从第一句开始就按十条军规工作：先读再写、先想再敲、极简、精准、验证。

这就是「第一个回答就完全不同」的原因：不是模型变了，是模型的行为准则变了。

五、更大的背景：循环工程

这份文件流出的前后，Claude Code 创始人 Boris Cherny 有一句话流传很广：

我不再给 Claude 写提示词了。循环替我写。我的工作，就是写循环。

Karpathy 的十条军规加上循环工程的思路，是同一枚硬币的两面：

军规告诉 AI 怎么检查自己；
循环让这套检查永不停歇地运转。

没有军规，循环不知道什么时候说「不」；没有循环，军规每次都得人重新发。两者结合，就是从「提示词工程」到「循环工程」的范式跃迁。

六、怎么用

直接放进你的项目

把十条军规整理成 CLAUDE.md，放在项目根目录：

markdown

# CLAUDE.md

## 核心规则

1. 先读再写：改代码前先读现有代码和模式
2. 先想再敲：搞清楚要做什么再动手，搞不懂就问
3. 极简主义：只写解决眼前问题的最少代码
4. 精准手术：diff 和任务一样小，没让碰的别碰
5. 验证：修 bug 先写复现测试，改完跑测试
6. 目标驱动：动手前定义可验证的「做完了」标准
7. 调试：去查别猜，先复现再改
8. 依赖管理：加依赖前先问标准库能不能搞定
9. 沟通：精确描述不确定的事
10. 常见翻车：发现自己犯厨房水槽、盲目乐观、失控连锁时立刻停手

在 Claude Code 里生效

bash

# CLAUDE.md 放在项目根目录，Claude Code 启动时自动读取
cd your-project
claude
# Claude 从第一句开始就按十条军规工作

不需要改任何模型参数，也不需要换工具，一份文本文件就够了。团队里可以把它放进仓库模板，让每个新项目自带这份纪律。

七、和公开实践的相互印证

这套军规并不是孤例，它和多个公开的工程实践能对上：

社区广泛流传的 Claude Code 最佳实践推荐用干净上下文做独立代码审查（fresh context review），对应第十条的翻车自查和第五条的独立验证；
循环工程方向的研究强调生成器与评估器分离，让「写代码」和「检查代码」互相独立，与第五条的思路一致；
各类团队的内部 AI 编码规范，大多也收敛到同样几条：先读后写、小步 diff、控制依赖、精确沟通。

规则的具体措辞可以各自调整，但方向高度一致：给足够聪明的 AI 加上可执行的纪律。

八、小结

当 AI 足够聪明的时候，约束它的方式，比使用它的方式更重要。

Karpathy 的十条军规不是「让 AI 更聪明」的技巧，它是「让 AI 更守纪律」的框架。聪明的 AI 不加约束，等于高速生产看起来合理的烂代码；聪明的 AI 加十条军规，才是有自检能力的工程搭档。

CLAUDE.md 给循环提供自检标准：循环让 AI 不停跑，军规让它在翻车前刹车。把 CLAUDE.md 复制进项目根目录，一句话，Claude 从此不同。

本文基于 X 平台公开爆料与相关公开资料整理，规则内容以原文为准。

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