SKILLEMALL.ai

AB karpathy-coding-guidelines

Поведенческие рекомендации по снижению распространенных ошибок при написании кода LLM, основанные на наблюдениях Андрея Карпатого. Применяйте эти четыре принципа при написании, редактировании или проверке кода — особенно при нетривиальных изменениях. Активируется при задачах кодирования, проверке кода, рефакторинге, исправлении ошибок, реализации функций или когда пользователь просит о внимательном/дисциплинированном поведении при кодировании.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Behavioral guidelines to reduce common LLM coding pitfalls, derived fr…»

Behavioral guidelines to reduce common LLM coding pitfalls, derived from Andrej Karpathy's observations. Apply these four principles when writing, editing, or reviewing code — especially for non-trivial changes. Triggers on coding tasks, code reviews, refactoring, bug fixes, feature implementation, or when the user asks for careful/disciplined coding behavior.

ClawHub Agent Skills автор: Garming v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 555 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Поведенческие рекомендации по снижению распространенных ошибок при написании кода LLM, основанные на наблюдениях Андрея Карпатого.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 555 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 362 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only coding guidance skill with no code execution, installation scripts, credential access, persistence, or hidden data handling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.