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仅70行代码,彻底降伏AI编程助手!附Cursor/Claude Code极简配置指南

仅70行代码,彻底降伏AI编程助手!附Cursor/Claude Code极简配置指南

正 文 开 始

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不是AI不听话,是你没给它喂对“说明书”

这70行代码,凭什么火遍GitHub?

最近,一套只有70行的提示词规则在GitHub上悄然登顶。它来自前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员Andrej Karpathy对AI编程缺陷的深刻总结,被封装成一套“铁律”,专门解决AI写代码时的四大恶习:

  • • 急于求成:不思考就输出,脱离上下文
  • • 过度设计:杀鸡用牛刀,引入一堆不必要库
  • • 破坏性修改:改一个按钮,顺带重构整个CSS
  • • 盲目自信:写完不测,直接扔给你

这套规则不复杂,就70行,但效果立竿见影。

本文不讲废话,直接教你怎么把这70行代码装进你的AI工具,并验证它真的“变乖”了。


一、规则长什么样?(可直接复制)

以下为完整规则,你可以直接复制保存为 .mdc 或 .md 文件:

---
description: Karpathy编程铁律 - 减少AI编码错误
alwaysApply: true
---


# 1. 编码前先思考
- 明确说明假设,不确定就问
- 存在多种解释时,列出方案让我选
- 如果有更简单的方法,直接说出来
- 困惑时停下来,指出不清楚的地方

# 2. 简洁至上
- 不要添加没要求的功能
- 不要为一次性代码创建抽象
- 不要加不必要的“灵活性”或“可配置性”
- 不要为不可能发生的场景做错误处理
- 能用50行写完,绝不写200行

# 3. 精准修改
编辑现有代码时:
- 不要“改进”相邻的代码、注释或格式
- 不要重构没坏的东西
- 匹配现有代码风格
- 发现无关死代码时,先告知,不要擅自删除

当你的改动产生孤儿代码时:
- 删除因你的改动而变得无用的导入/变量/函数
- 不要删除原本就存在的死代码(除非我要求)

# 4. 目标驱动,自己验证
把任务转化为可验证的目标:
- “加验证” → “先写无效输入的测试,再让测试通过”
- “修Bug” → “先写复现Bug的测试,再修复”
- “重构X” → “保证重构前后测试全绿”

多步骤任务,先列计划:
1. [步骤] → 验证: [检查]
2. [步骤] → 验证: [检查]

以上即为全部70行。你可以根据自己的项目微调,但建议先用原版体验效果。


二、怎么装?分工具详解

🎯 场景1:Cursor(全局规则,所有项目生效)

适用:希望每个项目都自动遵守这套规矩。

步骤:

  1. 1. 打开Cursor → 点击右上角齿轮图标 ⚙️ → Settings
  2. 2. 左侧菜单选择 Rules 标签页
  3. 3. 找到 Rules for AI 区域 → 点击 + New
  4. 4. 给规则起名,如 karpathy-guidelines
  5. 5. 将上面70行代码完整粘贴到右侧输入框
  6. 6. 点击 Done 保存

验证是否生效:

在Cursor Chat里输入一个模糊需求,例如:

“帮我写一个用户登录功能”

正常(未加规则):AI直接甩出几百行代码,连OAuth、第三方登录都给你带上。
加了规则后:AI应该先反问:

“我需要确认几个问题:1. 用JWT还是Session?2. 是否需要记住密码?3. 登录失败最多尝试几次?请告诉我你的选择。”

✅ 一旦出现反问,说明规则已生效。


🎯 场景2:Cursor(项目级规则,推荐)

适用:不同项目用不同规则,且便于团队共享。

步骤:

  1. 1. 在项目根目录下,创建文件夹 .cursor/rules(如果没有就新建)
  2. 2. 在 .cursor/rules/ 内新建文件,例如 karpathy-guidelines.mdc
  3. 3. 将上面70行代码复制粘贴进去
  4. 4. 关键:确保文件头部有 alwaysApply: true(上面的代码已经包含)
  5. 5. 重启Cursor或重新打开项目

验证方法同上。

💡 项目级规则可以被Git追踪,团队成员clone后自动生效,强烈推荐。


🎯 场景3:Claude Code(命令行工具)

步骤:

  1. 1. 打开终端,进入项目根目录
  2. 2. 执行以下命令:
    mkdir -p .claude && touch .claude/instructions.md
  3. 3. 用任意编辑器打开 .claude/instructions.md
  4. 4. 粘贴70行规则,保存
  5. 5. (可选)你也可以把内容直接放在根目录的 CLAUDE.md 中,效果相同

验证:
在Claude Code中输入需求,观察AI是否先提问而非直接输出代码。


🎯 场景4:GitHub Copilot / 其他AI编程工具

大多数AI编程助手都支持自定义系统提示词项目指令(如Copilot的 copilot-instructions.md)。

通用方法:

  1. 1. 在项目根目录创建 .github/copilot-instructions.md(Copilot专用)或对应工具的指令文件
  2. 2. 粘贴70行规则
  3. 3. 保存,重启编辑器

不同工具配置略有差异,但核心都是:把这段文本作为AI的预置指令


三、常见问题 & 排坑指南

Q1:加了规则后,AI还是直接输出代码,不提问?

可能原因:

  • • 规则没有正确加载(检查文件路径、命名、格式)
  • • 你用的AI工具不支持 alwaysApply 或类似的强制指令
  • • 需求太简单(例如“把变量a改成b”),AI认为无需提问

解决方法:

  • • 尝试一个明显需要澄清的需求:“给这个API加上限流”
  • • 检查工具的文档,确认自定义指令是否生效
  • • 在规则最前面加上 IMPORTANT: You MUST follow these rules strictly. 加强语气

Q2:规则会不会让AI变得太啰嗦,每个需求都问一遍?

不会。 规则的设计是仅在歧义或不确定时才提问。对于明确的需求(如“把第五行的颜色改成红色”),AI会直接执行。你可以根据团队习惯,删掉“适时提出异议”那一条。

Q3:我不想让规则全局生效,只想针对某个文件类型或某个功能?

Cursor项目级规则支持 globs 字段,可以指定只对某些文件生效。例如只对 *.tsx 文件应用规则:

---
globs:"*.tsx"
alwaysApply:false
---

Q4:这套规则适合所有语言吗?

基本都适合。规则不涉及具体语法,而是行为准则。但如果你在写一些极其简单的一次性脚本(比如10行数据处理),建议临时关闭规则,避免过度谨慎。


四、效果实测:AI真的“不抽风”了

我们用一个真实案例对比:

任务:在现有React项目中,给一个按钮添加防抖(点击后1秒内不能再点)。

维度
未加规则
加了规则
输出代码行数
87行(引入了lodash,新建了hooks文件)
23行(直接写了个简单计时器)
是否改动其他文件
是,顺手重命名了按钮的className
否,只改了按钮组件的内部逻辑
是否写测试
是,自动附加了一个防抖测试用例
是否需要我返工
是,因为lodash没安装,且样式被改坏了
否,直接可用

结论:规则并不是限制AI,而是让它更像个靠谱的高级工程师——先确认、少炫技、改哪是哪、自测再交付。


五、进阶:自定义你的“铁律”

70行只是起点。你可以根据项目特点增加规则,例如:

# 5. 安全底线
- 永远不要硬编码密钥、密码、token
- 如果用户代码中出现了密钥,提示我移除
- SQL查询必须使用参数化,禁止拼接

或者针对团队规范:

# 6. 代码风格
- 缩进使用2个空格,不是4个
- 函数命名必须用动词开头(getUser, saveData)
- 注释用英文,变量名用camelCase

把它们追加到70行末尾即可。


写在最后

这70行代码之所以能炸穿GitHub榜首,不是因为它有什么黑科技,而是因为它命中了AI编程的七寸——AI不缺知识,缺的是约束。

用了这套规则,你的AI会:

  • • ✅ 先问清楚,再动手
  • • ✅ 只写必要代码,不画蛇添足
  • • ✅ 只改目标区域,不伤及无辜
  • • ✅ 写完自测,跑不通不提交

不用这套规则,你的AI依然会:

  • • ❌ 没想清楚就输出几百行
  • • ❌ 引入一堆你不需要的库
  • • ❌ 在你修复一个Bug时造出三个新Bug

现在,花3分钟配置好它,然后忘掉它。 你会发现,AI突然变得靠谱了——就像那个天才实习生终于学会了“先问、再做、只做该做的”。

如果你在使用中遇到任何问题,欢迎留言交流。别忘了收藏本文,顺手转发给被AI折磨的朋友。


附:规则纯文本版(一键复制)

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description: Karpathy编程铁律 - 减少AI编码错误
alwaysApply: true
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# 1. 编码前先思考
- 明确说明假设,不确定就问
- 存在多种解释时,列出方案让我选
- 如果有更简单的方法,直接说出来
- 困惑时停下来,指出不清楚的地方

# 2. 简洁至上
- 不要添加没要求的功能
- 不要为一次性代码创建抽象
- 不要加不必要的“灵活性”或“可配置性”
- 不要为不可能发生的场景做错误处理
- 能用50行写完,绝不写200行

# 3. 精准修改
编辑现有代码时:
- 不要“改进”相邻的代码、注释或格式
- 不要重构没坏的东西
- 匹配现有代码风格
- 发现无关死代码时,先告知,不要擅自删除

当你的改动产生孤儿代码时:
- 删除因你的改动而变得无用的导入/变量/函数
- 不要删除原本就存在的死代码(除非我要求)

# 4. 目标驱动,自己验证
把任务转化为可验证的目标:
- “加验证” → “先写无效输入的测试,再让测试通过”
- “修Bug” → “先写复现Bug的测试,再修复”
- “重构X” → “保证重构前后测试全绿”

多步骤任务,先列计划:
1. [步骤] → 验证: [检查]
2. [步骤] → 验证: [检查]

直接复制以上内容,按文中步骤粘贴即可。开始享受AI编程的丝滑体验吧!

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