卡帕西 AI 编程神级指令！Codex / Claude / Cursor 通用 AGENTS.md 保姆级教程
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二、GitHub 上如何找到 andrej-karpathy-skills 和 AGENTS.md
2.4 点击进入 Add Codex AGENTS instructions
三、Codex、Claude Code、Cursor 都能用吗
4.2 Claude Code 对应内容：CLAUDE.md
4.3 Cursor 对应内容：karpathy-guidelines.mdc
5.2 建议二：Codex、Claude Code、Cursor 可以同步维护
摘要
最近 GitHub 上一个名为 andrej-karpathy-skills 的项目非常火。它把 Andrej Karpathy 对 AI 编程智能体常见问题的观察，整理成了一套非常实用的行为准则，用来约束 Claude Code、Cursor、Codex 这类 AI 编程工具。
这个项目的核心目标不是让 AI 写更多代码，而是让 AI 写代码时更稳、更准、更少乱改。它通过 CLAUDE.md、.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc、AGENTS.md 这类规则文件，约束 AI 在写代码前先思考、实现时保持简单、修改时只动必要代码、完成后必须验证结果。
本文重点讲三件事：
- 第一，这个项目到底解决什么问题；
- 第二，如何在 GitHub 上一步步找到 Codex 可用的
AGENTS.md； - 第三，给出最终可直接复制到 Codex 自定义指令中的
AGENTS.md完整项目地址
https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills后续可以部署到对应的Agents上，比如我这是Codex：
1. 打开Codex，点击左下角设置：
2. 点击个性化，在自定义指令中将 AGENTS.md 内容复制进去
一、为什么卡帕西 AI 编程规则突然火了
1.1 项目背景
andrej-karpathy-skills 是一个围绕 AI 编程智能体行为约束的开源项目。项目 README 中介绍，它原本主要通过一个 CLAUDE.md 文件改善 Claude Code 的行为，规则来源于 Andrej Karpathy 对 LLM 编程常见问题的观察。项目当前在 GitHub 上已经达到约 170k Star、17.4k Fork，Star 数会持续变化，所以网上看到的 11.7 万、15 万、17 万，本质上都是不同时间点的数据。
项目链接：
https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills有些文章中也可能写成：
https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills现在访问时，建议优先使用 multica-ai/andrej-karpathy-skills 这个仓库地址。
1.2 Karpathy 观察到的 AI 编程问题
在 AI 编程过程中，LLM Agent 经常会出现一些很典型的问题。
（1）默默做假设
用户只是说“帮我优化一下”，AI 可能没有问清楚到底是优化性能、代码结构、可读性，还是修复潜在 bug，就自己选择一个方向开始改。
（2）过度复杂化
一个本来几十行代码能解决的问题，AI 可能会加一堆抽象层、配置项、工具类和复杂错误处理。项目 README 中也提到，模型容易把原本 100 行能完成的事情扩展成 1000 行。
（3）乱改无关代码
AI 在修改一个小功能时，经常会顺手改动旁边的注释、格式、命名，甚至重构不相关代码。这样会导致 diff 很脏，代码审查难度变大。
（4）没有验证目标
很多 AI 编程任务只是“改完了”，但没有明确验证：bug 是否复现过？测试是否通过？功能是否符合预期？这就很容易出现“看起来改了，其实没改对”的情况。
1.3 四条核心原则
这个项目把这些问题总结成四条规则：
（1）Think Before Coding：先思考再编码
要求 AI 不要一上来就写代码，而是先说明假设。如果有多种理解方式，要主动说出来。如果需求不清楚，要先问。
（2）Simplicity First：简洁优先
要求 AI 用最少代码解决问题，不要添加用户没有要求的功能，不要为了单次使用写复杂抽象。
（3）Surgical Changes：精准修改
要求 AI 只修改任务直接相关的代码，不要顺手优化无关内容，不要删除自己不理解的旧代码。
（4）Goal-Driven Execution：目标驱动执行
要求 AI 把模糊任务变成可验证目标。例如“修复 bug”应该变成“先复现 bug，再写测试或最小复现场景，然后修复并验证”。
这四条规则的核心价值可以总结为一句话：
让 AI 不再只是能写代码，而是写得更像一个有边界感的工程助手。
二、GitHub 上如何找到 andrej-karpathy-skills 和 AGENTS.md
2.1 搜索项目主页
先打开 GitHub，搜索：
multica-ai/andrej-karpathy-skills
进入项目主页后，可以看到项目描述大致是：一个用于改善 Claude Code 行为的 CLAUDE.md 文件，来源于 Andrej Karpathy 对 LLM 编程陷阱的观察。项目文件列表中能看到 CLAUDE.md、CURSOR.md、EXAMPLES.md、README.md、.cursor/rules、skills/karpathy-guidelines 等内容。
2.2 为什么首页可能找不到 AGENTS.md
这里要注意一点：项目主页当前主要文件是 CLAUDE.md 和 Cursor 相关规则，不一定能直接在主分支根目录看到 AGENTS.md。
原因是：
AGENTS.md 是在 Pull Request #164 中新增的。
也就是说，Codex 版本的 AGENTS.md 来源于该项目的一个 PR，而不是一开始就在主分支根目录里。
2.3 找到 Pull Request #164
操作步骤如下：
（1）打开项目主页
https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills（2）点击顶部菜单中的 Pull requests
进入后搜索：
Add Codex AGENTS instructions
（3）打开这个 PR
PR 名称是：
Add Codex AGENTS instructions #164这个 PR 是由 gitbenlewis 提交，目标是把 1 个 commit 合并到 multica-ai:main，并且文件变化中包含 AGENTS.md 和 README.md。
PR 链接：
https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills/pull/164/files
2.4 点击进入 Add Codex AGENTS instructions
进入 PR 后，点击：
Commits
然后在文件列表中可以看到：
Add Codex AGENTS instructions
点击进入可以看到：
AGENTS.md
其中 AGENTS.md 是新增文件，显示为 65 行新增内容。文件内容从 # AGENTS.md 开始，后面就是四条行为准则：Think Before Coding、Simplicity First、Surgical Changes、Goal-Driven Execution。
PR 中 README 也新增了 Using with Codex 部分，说明这个仓库新增根目录 AGENTS.md 后，Codex 可以读取和项目指令相同的行为准则；如果要在其他项目复用，可以把 AGENTS.md 复制到目标项目根目录，或者合并进已有的 AGENTS.md。
三、Codex、Claude Code、Cursor 都能用吗
3.1 三者都可以用，但入口文件不同
答案是：Codex、Claude Code、Cursor 都可以用这套规则。
但是它们读取规则的方式不完全一样。
| 工具 | 推荐文件 | 推荐位置 | 作用 |
|---|---|---|---|
| Codex | AGENTS.md |
项目根目录或 ~/.codex/AGENTS.md |
Codex 项目级/全局指令 |
| Claude Code | CLAUDE.md |
项目根目录或 ~/.claude/CLAUDE.md |
Claude Code 项目记忆/用户记忆 |
| Cursor | karpathy-guidelines.mdc 或 AGENTS.md |
.cursor/rules/ 或项目根目录 |
Cursor 项目规则 |
Codex 官方文档说明，Codex 会在开始工作前读取 AGENTS.md，并且支持全局作用域和项目作用域。例如全局文件可以放在 ~/.codex/AGENTS.md，项目文件可以放在仓库根目录。Codex 会按照从全局到项目、从根目录到当前目录的顺序组合这些规则。
Claude Code 官方文档说明，CLAUDE.md 可以作为项目记忆或用户记忆被自动加载，例如项目级可以放在 ./CLAUDE.md，用户级可以放在 ~/.claude/CLAUDE.md。
Cursor 官方文档说明，Project Rules 通常存放在 .cursor/rules 目录中，规则文件使用 .mdc 格式；同时新版规则体系也支持 AGENTS.md 作为更简单的 Agent 指令方式。
3.2 三者内容一样吗
核心内容是一样的。
不管是 Codex 的 AGENTS.md，Claude Code 的 CLAUDE.md，还是 Cursor 的 .cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc，它们本质上都是同一套 Karpathy 风格行为准则：
1. Think Before Coding
2. Simplicity First
3. Surgical Changes
4. Goal-Driven Execution区别主要有三个：
（1）文件名不同
Codex 推荐使用：
AGENTS.mdClaude Code 推荐使用：
CLAUDE.mdCursor 推荐使用：
.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc（2）加载方式不同
Codex 会读取 AGENTS.md；Claude Code 会读取 CLAUDE.md；Cursor 会读取 .cursor/rules/ 下的规则文件。项目中的 CURSOR.md 也说明，Cursor 不会默认读取 .claude-plugin/ 或 CLAUDE.md，所以 Cursor 更推荐使用 .cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc。
（3）Cursor 需要额外的 frontmatter
Cursor 的 .mdc 文件前面一般会有一段元信息，例如：
---
description: ...
alwaysApply: true
---其中 alwaysApply: true 表示这条规则尽量始终应用到当前项目中。项目的 CURSOR.md 中也说明，该仓库已经提交了 .cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc，并设置为 alwaysApply: true。
3.3 怎么选择
如果你主要用 Codex，就用：
AGENTS.md如果你主要用 Claude Code，就用：
CLAUDE.md如果你主要用 Cursor，就用：
.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc它们内容核心保持一致即可。这样不管你用哪个 AI 编程工具打开项目，都能受到同一套工程规则约束。
四、三种工具对应的规则文件内容
4.1 Codex 对应内容：AGENTS.md
如果你使用 Codex，可以在项目根目录新建：
AGENTS.md然后复制下面内容。
# AGENTS.md
Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Merge with project-specific instructions as needed.
**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.
---
**These guidelines are working if:** fewer unnecessary changes in diffs, fewer rewrites due to overcomplication, and clarifying questions come before implementation rather than after mistakes.Codex 全局使用时，可以放到：
~/.codex/AGENTS.md项目级使用时，可以放到项目根目录：
my_project/
├── AGENTS.md
├── src/
├── include/
├── CMakeLists.txt
└── README.md4.2 Claude Code 对应内容：CLAUDE.md
如果你使用 Claude Code，可以在项目根目录新建：
CLAUDE.md内容和 AGENTS.md 基本一样，只是文件名和标题改成 CLAUDE.md。
# CLAUDE.md
Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Merge with project-specific instructions as needed.
**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.
---
**These guidelines are working if:** fewer unnecessary changes in diffs, fewer rewrites due to overcomplication, and clarifying questions come before implementation rather than after mistakes.如果使用项目 README 中的方式，也可以通过命令下载 CLAUDE.md。
新项目：
curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md已有项目追加：
echo "" >> CLAUDE.md
curl https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md >> CLAUDE.md项目 README 中也提供了 Claude Code 插件安装方式：
/plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills
/plugin install andrej-karpathy-skills@karpathy-skills这些命令来自项目 README 的安装说明。
4.3 Cursor 对应内容：karpathy-guidelines.mdc
如果你使用 Cursor，推荐在项目中创建目录：
.cursor/rules/然后新建文件：
karpathy-guidelines.mdcCursor 版本比 AGENTS.md / CLAUDE.md 多了一段 .mdc 元信息，核心正文仍然是同样的四条规则。
---
description: 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.
alwaysApply: true
---
# Karpathy behavioral guidelines
Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Merge with project-specific instructions as needed.
**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.
---
**These guidelines are working if:** fewer unnecessary changes in diffs, fewer rewrites due to overcomplication, and clarifying questions come before implementation rather than after mistakes.Cursor 项目结构可以这样放：
my_project/
├── .cursor/
│ └── rules/
│ └── karpathy-guidelines.mdc
├── src/
├── package.json
└── README.md4.4 三种文件内容对比
三种文件可以这样理解：
| 工具 | 文件 | 内容是否一样 | 主要区别 |
|---|---|---|---|
| Codex | AGENTS.md |
核心一样 | Codex 推荐的项目指令文件 |
| Claude Code | CLAUDE.md |
核心一样 | Claude Code 的项目记忆文件 |
| Cursor | .cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc |
核心一样 | 多了 .mdc 元信息和 alwaysApply: true |
所以严格来说：
规则思想一样，正文核心一样，文件格式不同。五、使用建议与总结
5.1 建议一：不要只放通用规则，还要加项目规则
通用规则只能约束 AI 的行为习惯，但真正做工程时，还需要加入你的项目特定要求。
例如 ROS2 项目可以补充：
## Project-Specific Guidelines
- 使用 ROS2 Humble 风格编写代码。
- 不要随意修改 package.xml 和 CMakeLists.txt，除非任务明确要求。
- 节点名、话题名、消息类型必须和现有工程保持一致。
- 修改代码后，至少说明应该使用哪些 ros2 命令验证。C++ 项目可以补充：
## Project-Specific Guidelines
- 使用 C++17。
- 不要随意改变已有函数接口。
- 优先保持原项目代码风格。
- 修改后检查是否引入未使用头文件。这样 AI 不仅知道“不要乱改”，还知道“这个项目具体不能乱改哪里”。
5.2 建议二：Codex、Claude Code、Cursor 可以同步维护
如果你同时使用三个工具，建议保持这三个文件同步：
AGENTS.md
CLAUDE.md
.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc每次修改规则时，三个地方都同步更新。
项目自己的 CURSOR.md 也提醒贡献者，如果修改四条原则，需要让 CLAUDE.md、.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc 和 Skill 内容保持同步；PR #164 中也进一步提到要让 CLAUDE.md、AGENTS.md、Cursor 规则和 Skill 文件保持同步。
5.3 建议三：不要期待规则 100% 强制执行
这类规则本质上是给 AI 的行为指导，不是编译器规则，也不是强制约束。
它能显著降低 AI 乱改代码、过度设计、没问清楚就动手的概率，但不代表 AI 永远不会犯错。
所以正确使用方式应该是：
规则文件负责约束 AI；
人负责审查关键逻辑；
测试负责验证最终结果。尤其是涉及机器人控制、自动驾驶、硬件驱动、金融交易、生产环境代码时，一定不要完全依赖 AI 直接提交。
六、总结
andrej-karpathy-skills 这个项目真正有价值的地方，不是代码量，而是它把 AI 编程中最容易出问题的地方总结成了四条非常清晰的工程纪律：
- 先思考，再编码；
- 保持简单，不要过度设计；
- 精准修改，不乱碰无关代码；
- 定义目标，改完必须验证。
对于 Codex 来说，它对应的是：
AGENTS.md对于 Claude Code 来说，它对应的是：
CLAUDE.md对于 Cursor 来说，它对应的是：
.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc三者内容核心一样，区别只是不同工具读取规则的入口不同。
如果你正在用 Codex、Claude Code、Cursor 做 C++、ROS2、机器人、算法工程或者论文代码，这套规则非常值得放进项目里。它不能保证 AI 永远不犯错，但可以让 AI 少一点“自作主张”，多一点“工程边界感”。
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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