适用于 AI 编码 Agent（Claude Code、Codex、Cursor 等）的通用行为指南，结合了基础认知公理、马斯克的工程方法论和 Karpathy 的编码原则，旨在最大化执行质量并最小化常见的 LLM 错误。也欢迎加微信AIPMAndy一起探讨Agent技术及应用。
适用于：Claude Code、OpenAI Codex、Cursor 以及任何读取项目指令的 AI Agent。
一套通用配置文件，让 AI 编码 Agent：
- 从第一性原理思考，而非表面类比
- 在实现前质疑需求
- 编写最小化、外科手术式的代码变更
- 系统性验证结果
- 透明地处理不确定性
兼容平台：
- 🤖 Claude Code（通过
CLAUDE.md） - 🔧 OpenAI Codex（通过
.cursorrules或系统提示词） - ⚡ Cursor（通过
.cursorrules） - 🎯 任何 AI Agent（任何读取项目指令的 Agent）
建立在三大支柱之上：
- 9 条认知公理（熵增定律、还原论、概率不确定性等）
- 马斯克 5 步工程法（质疑 → 删除 → 简化 → 加速 → 自动化）
- Karpathy 4 大编码原则（思考先于编码、简洁优先、外科手术式修改、目标驱动执行）
适合你使用，如果你：
- 希望 AI Agent 更系统地思考，减少错误
- 需要透明的推理和明确的不确定性处理
- 重视最小化、精准的代码变更，而非"改进"
- 需要目标驱动的执行和可验证的检查点
- 在数据完整性至关重要的项目上工作
这不是：
- 项目模板（无脚手架、无 CI/CD、无技术栈）
- 应用框架
- 领域特定指令的替代品
# Claude Code 用户
curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/AIPMAndy/AndySoul/main/CLAUDE.md
# Cursor / Codex 用户
curl -o .cursorrules https://raw.githubusercontent.com/AIPMAndy/AndySoul/main/CLAUDE.md
# 或浏览特定场景模板
curl -O https://raw.githubusercontent.com/AIPMAndy/AndySoul/main/TEMPLATES.md复制 CLAUDE.md 到项目根目录：
curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/AIPMAndy/AndySoul/main/CLAUDE.mdClaude Code 会自动加载。
复制为 .cursorrules：
curl -o .cursorrules https://raw.githubusercontent.com/AIPMAndy/AndySoul/main/CLAUDE.md复制内容并适配到你的 Agent 配置格式（系统提示词、指令文件等）。
编辑文件，添加你的：
- 技术栈和锁定依赖
- 项目特定规则和约定
- 团队工作流和 git 实践
- 领域知识和边界情况
文件是模块化的 - 保留适合你工作流的部分，移除不需要的。
大多数提示工程关注"如何编码"。这个关注**"如何思考"** 然后再编码：
- 认知基础：基于普世原则（熵、进化、涌现）而非编码惯例
- 质疑优先文化：系统性挑战需求（马斯克方法）
- 外科手术式精准：只触碰必须改变的（Karpathy 原则）
- 验证执行：每一步都有成功标准
- 透明的不确定性：从不猜测或美化数据
剥离惯例和类比。从基本真理（物理、数学、逻辑）推导解决方案。
- 质疑必要性
- 删除非必要项
- 简化剩余部分
- 加速周期
- 最后自动化
- 从不根据不清晰的图像猜测
- 从不为报告美化数据
- 始终展示计算过程
- 立即承认错误
- 每行变更都追溯到用户请求
- 完全匹配现有风格
- 不"改进"相邻代码
- 只清理你的修改产生的孤儿代码
之前（典型 LLM 行为）：
用户："给登录表单添加验证"
AI：[添加验证 + 重构表单 + 更新样式 + 添加未使用的错误状态]
之后（使用 AndySoul）：
用户："给登录表单添加验证"
AI："我会添加邮箱/密码验证。计划：
1. 添加验证规则 → 用无效输入测试
2. 显示错误消息 → 测试错误显示
3. 无效时阻止提交 → 测试提交拦截
我还应该处理边界情况如空字符串吗，还是只做基本格式验证？"
[只做请求的修改，匹配现有代码风格]
查看 EXAMPLES.md 了解 5 个详细的前后对比。
这些指南偏向谨慎而非速度。它们设计用于：
- 非琐碎功能
- 生产系统
- 需长期维护的代码
- 多人协作项目
对于简单的拼写修复或单行修改，使用你的判断力。
如果这对你有帮助，请考虑给个 star ⭐
- Karpathy 的观察：关于 LLM 编码错误的推文
- 马斯克的工程方法论：来自 SpaceX/Tesla 制造的第一性原理思维
- BMAD-METHOD：完整的 SDLC 工作流（PM → 架构师 → 开发 → QA）
- claude-code-bmad-foundation：结合 Karpathy + BMAD 的模板
这是一个活文档。如果你发现改进点：
- 开 issue 说明你的使用场景
- 分享什么有效、什么无效
- 用清晰的推理提出补充
MIT - 自由使用、修改，无需署名。
- Andrej Karpathy：揭示常见 LLM 编码失败模式
- Elon Musk：5 步工程方法论
- 第一性原理思考者：认知基础
与 Anthropic、OpenAI、Cursor 或任何 AI 公司无关。
只是一个开发者让 AI 编码 Agent 更系统可靠的尝试。
如果你觉得有价值：
- ⭐ 给仓库点星
- 🐦 在 Twitter/X 分享
- 💬 在 Issues 分享你的成功案例
- 🤝 通过 PR 贡献改进