karpathy-guidelines

tarafından nvidia

LLM kodlama hatalarını azaltmaya yönelik davranışsal yönergeler. Kod yazarken, gözden geçirirken veya yeniden düzenlerken kullanın: aşırı karmaşıklıktan kaçınmak, cerrahi değişiklikler yapmak…

npx skills add https://github.com/nvidia/nemo-fabric --skill karpathy-guidelines

Karpathy Guidelines

Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls.

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.

nvidia tarafından daha fazla skill

compileiq-debug
nvidia
Bir şeyler yanlış olduğunda kullanın: Search() takılıyor, tüm değerlendirmeler INVALID_SCORE döndürüyor, puanlar iyileşmiyor, her yapılandırma aynı sayıyı döndürüyor, ptxas hataları…
create-github-pr
nvidia
gh CLI kullanarak GitHub pull request'leri oluşturun. Kullanıcı yeni bir PR oluşturmak, kodu incelemeye göndermek veya bir pull request açmak istediğinde kullanın. Tetikleyici anahtar kelimeler -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Diğer açık sorunları tarayarak, belirli bir PR'ın da düzeltebileceği veya yanlışlıkla bozabileceği sorunları bulur. Dosya:satır… ile bitişik düzeltme fırsatlarını ve çelişki risklerini çıktı olarak verir.
fhir-basics
nvidia
Ajanlara FHIR R4 API'lerinin nasıl çalıştığını, hangi kaynakların mevcut olduğunu, arama parametreleriyle nasıl sorgulanacağını ve tüm yanıt formatlarının nasıl doğru şekilde ayrıştırılacağını öğretir…
compileiq-validate-result
nvidia
Bir arama tamamlandıktan SONRA ve herhangi bir hızlandırma talep etmeden veya bir ACF göndermeden ÖNCE kullanın. dump_results CSV dosyasını yükler, en iyi K adayı (tek amaçlı) çıkarır…
changelog-audit
nvidia
Bir sürüm öncesinde Warp CHANGELOG.md dosyasını denetle: kayıp girdileri kurtar, kullanıcı etkisine göre sırala, girdi dilini iyileştir, satır kaydırma yap ve (sürüm dalı modunda) karşılaştırmayı artır…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
NeMo Relay dinamik eklenti yükleyicilerini, manifestolarını, Rust yerel SDK'larını, gRPC işçi protokolünü, Python işçi SDK'sını, dokümantasyonu, testleri ve sürüm iş akışı kapsamını korur
dgx-diagnose
nvidia
Yaygın DGX Station GB300 sorunlarını teşhis edin — CUDA çökmeleri, yanlış GPU hedefleme, vLLM/SGLang konteyner hataları, MIG durumu sorunları, NVLink/Fabric Manager hataları,…