Karpathy 的 10 条 Claude 新军规:从交任务到交责任
文章解读了 Andrej Karpathy 团队泄露的 CLAUDE.md 文件,包含 10 条核心原则。对比社区早期提炼的 4 条,新增的 6 条(先读代码、自我验证、调试、依赖管理、沟通、失败模式)针对的是无人值守的“交责任”场景,是实现 Loop 工程化和放手 Agent 的关键。
文章解读了 Andrej Karpathy 团队泄露的 CLAUDE.md 文件,包含 10 条核心原则。对比社区早期提炼的 4 条,新增的 6 条(先读代码、自我验证、调试、依赖管理、沟通、失败模式)针对的是无人值守的“交责任”场景,是实现 Loop 工程化和放手 Agent 的关键。
Anthropic开源了此前为商家打造的Claude购物AI助手(Commerce Agents),提供购物Agent和商家Agent两套完整可运行实现,覆盖零售、旅游、电信、票务四个行业,包含代码、技能、工具契约和安全门禁。文章总结了核心经验:用一个聪明大脑搭配一摞skills而非拆分多个小AI,系统提示词放高频逻辑、技能放长尾功能;智能体应调用企业已有引擎而非自行计算;将UI定义为工具调用输出结构化参数;优化延迟与缓存命中率;用户偏好存数据库而非模型;涉及钱的操作必须人工审批,并辅以自动化测试。
文章介绍了 Andrej Karpathy 推广的“循环工程”概念,即通过 AI 自动化循环(目标设定、规划、执行、验证)替代传统的单次 Prompt 交互。文章阐述了循环的核心要素,分析了适用场景,并以 AutoResearch 为例展示了其在模型训练中的成效。此外,文章还讨论了构建循环的五大组件,并提出了“双层循环”等进阶优化方法。
这是一份面向小用户的 Codex(OpenAI coding agent)入门指南。文章指出 Codex 不是单纯的聊天机器人,而是能读写文件、运行命令的“工作搭档”。作者通过对比 ChatGPT,明确了 Codex 的适用场景,并介绍了 App、CLI、IDE 插件等多种入口。核心内容包含四段式提示词模板、常用工作流(解释项目、修 Bug、加功能、审代码)、配置文件 AGENTS.md 的编写方法,以及 MCP、Skills 和 Automations 的区别与用法。最后强调了安全使用原则及新手从只读理解到自动化的进阶路线。
文章探讨了2026年AI工程范式的转变:从单纯的“提示词工程”转向设计自动化的“循环系统”。OpenAI与Anthropic的专家指出,工程师的角色已变为编写控制Agent的循环。文章深入解析了循环工程的定义、单体Agent与编队模式的区别,以及开放式与封闭式循环的差异。此外,文章重点讨论了循环模式带来的高昂Token成本问题,指出DeepSeek等低成本、大上下文的中国大模型是解决这一经济瓶颈的关键。
文章介绍如何用 Agent 搭建自有 AI UGC 创作者队伍,替代传统按条租用真人 UGC 的模式。核心做法:按买家分段设计 3–4 个有固定脸、有人设的 AI 创作者,用 Agent 每日搜索爆款短视频、改写成角色口吻、同脸渲染并提前 24 小时排期,人工只审队列和周更话题。产品只占视频一个节拍,多数内容是人生而非广告。文中详述 9 步流程与 12 条提示词,包括接 Revid MCP、写角色 bible、建固定 character、话题设计、爆款拆解、每日跑批等,并强调 bio 标明 AI、禁止假评测等硬规则。
作者基于 Anthropic 工程师删除 Claude Code 80% 系统提示词却无性能损失的事实,反思提示词与 Agent Skill 的实践方法。提出提示词不是八股文,应聚焦任务三要素(目标、规则、完成标准),减少角色铺垫和冗余规则,多给思考方向而非僵硬示例,并设定明确验收标准。关于 Skill 沉淀,强调只有高频且流程稳定的任务才值得做成 Skill,要写入独特经验而非通识废话,严格控制单一职责与边界,主文件精简并渐进式加载,且必须内置自检环节形成质检闭环。
文章针对普通人收藏大量 AI 教程却始终没学会的问题,提出按可上手顺序排列的六阶段学习路线:先搞懂大模型、Agent、MCP、Skill 四个基础概念;再学会高效提问;然后选一个通用 AI 助手用熟;之后分创作者路线(做图、视频、语音)和开发者路线(MCP 与 Agent 开发)深入;最后选读书籍论文进阶。作者强调'卡住你的不是资源不够,而是顺序不对',并附上 30 天打卡表、53 个免费资源和五个避坑建议,倡导边用边学、动手实践。
作者公开了使用 Claude Opus 5.5 制作 AI 资讯类视频的完整工作流程:包括从 X 和 Hacker News 选题、准备 Agent 所需工具(Gemini API 写脚本与 TTS 配音、Suno 背景音乐等)、编写初始提示词模版、让 Gemini 写脚本并由 Claude Code 派子 agent 进行对抗式审查,以及反复迭代修改脚本与视频。作者还开源了包含 18 套风格的 creator-style-kit 风格 skill,并指出选题是内容成败的关键,常见问题是画面信息密度过高和配音契合度问题。
作者受 Anthropic 工程经理 Felix Rieseberg「Do not ask the model to judge itself」的启发,将外部验证规则写进 CLAUDE.md:交稿前派一个不带上下文的子 Agent,在空目录里照着成稿做一遍,报告卡住的步骤。作者用一篇错题本教程实测三次:第一次因抓取丢失代码块被判「不能」;第二次判「部分能」,挑出三处真实缺漏(回填提示词、完整模板、日期示例);补齐后第三次仍挑出更深层的隐含前提问题。对照测试表明配置规则后 Agent 会主动派裁判。文末附完整规则全文及验证方法、踩坑提示,强调写稿与验收必须分离,教程质量需由「没见过这篇的人」验证。