# 为AI编程立规矩：CLAUDE.md文档的四条核心原则

- 来源：小互 (@xiaohu)
- 发布时间：2026-05-04 21:25
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## 精选理由

把 Karpathy 的观察变成可执行的 CLAUDE.md，直接解决了 Claude Code 太爱脑补、乱改代码的臭毛病，对日常用 AI 编程的人很管用，放进项目就能让 AI 少犯傻。

## AI 摘要

针对AI编程工具常犯的“默默假设”、“过度自信”和“无效重构”等问题，一份名为CLAUDE.md的文档被整理出来，旨在为AI设定工程纪律。其核心四条原则是：编码前先思考并澄清歧义；优先用最简代码实现需求；仅修改与需求直接相关的代码；为任务设定明确、可验证的目标。这套规则旨在约束AI行为，使其更接近靠谱工程师的作风，解决其“太积极、太爱脑补、太喜欢顺手优化”的痛点。

## 正文

Claude code有时候会替你做错误假设，不主动要求澄清；该反驳时不反驳…敷衍迎合奉承你…

有人把 Karpathy 对 AI 写代码常见问题的观察，整理成一份可以直接放进项目里的 CLAUDE.md 文档。

压缩成了四条原则，让AI能更认真干活：

第一，Think Before Coding

写代码前先想清楚。不要默默假设，不要隐藏不确定性。遇到歧义时要明确列出可能解释，必要时要求澄清。如果存在更简单的方案，也要主动指出。

第二，Simplicity First

优先用最少代码解决问题。不要加用户没要求的功能，不要为了单次使用写抽象，不要为了所谓"灵活性"搞配置化。项目里有一句判断标准很实用：如果 200 行可以变成 50 行，那就重写。

第三，Surgical Changes

只改必须改的地方。不要顺手优化旁边的代码、注释和格式，不要重构没坏的东西。每一行 diff 都应该能对应到用户的需求。这个原则对 Claude Code 特别关键，因为很多 AI 编程工具最烦人的地方就是"修一个 bug，顺手改半个项目"。

第四，Goal-Driven Execution

不要只给命令，要给可验证目标。比如"修复 bug"应该变成"先写一个能复现 bug 的测试，再让测试通过"；"加 validation"应该变成"先写非法输入测试，再实现逻辑"。项目强调，LLM 很擅长围绕明确目标反复循环，关键是你要给它成功标准。

这套规则真正解决的，是现在 AI 编程里最让人头疼的问题：

模型太积极
太自信
太爱脑补
太喜欢顺手"优化"
最后修一个 bug，diff 改得像重写项目

它的价值不是让 AI 更会写代码，而是让 AI 更像一个靠谱工程师。

对 Claude Code 用户来说，这类 CLAUDE.md 其实就是项目宪法。

把它放进项目根目录，相当于先给 AI 立规矩：

少废话
少脑补
少加戏
先澄清
再动手
最后验证

现在 AI 写代码已经不缺执行力，真正稀缺的是工程纪律。