SuperAPI AI 工具集

karpathy-agentic-engineering

智能体与模型

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更新于 10-15 23:57

技能介绍

用途:把 Karpathy 风格的代理工程方法应用到任意编码或构建任务,适合需要搭建代理驱动工作流、编写任务提示词、为仓库编写 CLAUDE.md/AGENTS.md 的场景。

核心原则:不再亲自写代码,而是指挥一组不知疲倦的初级工程师。流程从“写代码”转为“写带成功标准的任务 → 代理循环 → 人工品味审查”。

7步内循环:1) 装载上下文(files-to-prompt、相关文档、近期 diff);2) 讨论方案,先要高层思路与利弊;3) 索取初稿,选一种方案做最小实现;4) 逐行学习,人工审查 diff,让代理解释不认识的 API;5) 测试,运行测试并核对成功标准;6) 提交,只提交自己理解并验证过的内容;7) 询问下一步。第4步不可跳过。

模板:提供 CLAUDE.md/AGENTS.md 模板,含行为规则(一次只做一处增量改动、改动前解释原因、不确定先问、未经批准不加依赖、优先简单可读)、成功标准(测试命令、lint 命令、预期行为)与项目上下文(技术栈、入口文件、测试命令、禁止事项)。另提供主提示词模板,要求先给出2-3个方案与权衡,等待批准后再写代码,每次只输出一个增量 diff。

常见失败模式防范:过度重构、谄媚式确认、幻觉 API、依赖蔓延、缺少成功标准。

工作流位置:属于“想法到上线(开发者)”工作流第2步,上游为 karpathy-idea-files,下游为 karpathy-minimalism;完整链路为 idea-files → agentic-engineering → minimalism → supply-chain-hygiene → vibe-to-agentic,也常作为反偏见决策工作流的执行层。

适用时机:任何超过30分钟的编码任务、借助代理搭建新项目、调试复杂问题、为仓库编写 CLAUDE.md/AGENTS.md。

限制:资料未提供具体安装命令、收费方式、支持平台与效果数据。