# LLM Coding Mistake Guardrails

> 当用 LLM 编写、审查或重构代码时使用；产出最小可行改动 + 显式假设 + 可验证成功标准（先写复现/校验测试再实现）；不适用于无需谨慎权衡的琐碎改动或纯需求澄清；触发词：LLM 编码、外科手术式改动、过度设计、可验证目标

- Skill: `findscripter/llm-coding-mistake-guardrails` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add findscripter/llm-coding-mistake-guardrails`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/findscripter/llm-coding-mistake-guardrails/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- License: MIT
- Author: findscripter (https://skillmd.com/u/findscripter)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/findscripter/llm-coding-mistake-guardrails

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## 何时使用

- 用 LLM 编写、审查或重构代码，需要避免过度设计与投机性抽象时。
- 改动需保持「外科手术式」，只动与需求直接相关的代码时。
- 需要把模糊任务转成带明确成功标准、可独立循环验证的目标时。
- 代码已经过度复杂、需要拆解简化时。

**不该用（负边界）：**
- 琐碎、低风险的小改动，凭判断直接做即可，不必走完整流程。
- 纯需求澄清、架构选型讨论等不落到代码的场景。
- 紧急修复：优先做「最小且已验证」的修正，而非铺开详尽规划。
- 探索性原型：可放宽部分谨慎度，但假设与验证仍要写明。

> 权衡：本准则偏向「谨慎优先于速度」。它是行为护栏，不替代项目自身的架构与风格规范。

## 步骤

1. **编码前先想清楚**：显式说明假设；存在多种解读就全列出、不要默默选一个；有更简方案就指出并在合理时反推（push back）；有不清楚的地方先停下，点名困惑点并发问。
2. **简洁优先**：只写解决问题的最小代码——不加未被要求的功能、不为一次性代码做抽象、不加未请求的「灵活性/可配置」、不为不可能发生的场景写错误处理。自检：「资深工程师会不会觉得这过度复杂？」是则重写。
3. **外科手术式改动**：只碰必须碰的；不顺手「优化」相邻代码/注释/格式，不重构没坏的东西，沿用现有风格即使你有别的偏好；发现无关死代码只提示、不删除。
4. **清理你自己制造的孤儿**：移除因「你的改动」而失效的 import/变量/函数；除非被要求，不动既有的历史死代码。
5. **目标驱动执行**：把任务转成可验证目标，定义成功标准后独立循环直到通过。多步任务先给一句话计划，每步附带 verify。

## 指令

- **改动的判定标准**：每一行被改动的代码，都应能直接追溯到用户的需求。
- **任务转目标的范式**：
  - 「加校验」→「先为非法输入写测试，再让它们通过」
  - 「修这个 bug」→「先写一个复现它的测试，再让它通过」
  - 「重构 X」→「确保重构前后测试都通过」
- **多步计划模板**：

```text
1. [步骤] -> verify: [检查项]
2. [步骤] -> verify: [检查项]
3. [步骤] -> verify: [检查项]
```

强成功标准让你能独立循环；「让它能跑起来」这类弱标准会导致反复澄清。

## 示例

```text
用户请求：「给这个表单加校验。」

更好的回应：
1. 假设：校验应在提交前运行，并就地显示行内错误。
2. 计划：加一个小校验器，为非法输入加测试，再验证既有提交行为不变。
3. 范围：只改表单组件及其测试文件。
```

```text
用户请求：「重构这个 service。」

更好的回应：
1. 先问：哪些行为必须保持不变？
2. 定位一个具体坏味道，例如重复的解析逻辑。
3. 做最小重构，并跑既有的 service 测试。
```

## 注意事项

- 本准则是行为护栏，不替代项目专属的架构与风格规则；二者冲突时以项目规范为准。
- 紧急修复场景：以最小化、已验证的修正为先，规划从简。
- 探索性原型：谨慎度可适度放宽，但假设与验证标准仍须显式写出。
- 「200 行能压到 50 行就重写」是态度而非硬指标，目标是消除投机性复杂度，而非机械减行。

## 互见

- 源出处：Andrej Karpathy 关于 LLM 编码陷阱的观察（x.com/karpathy/status/2015883857489522876）。
- 配合代码审查类技能（如对 diff 的正确性与简化审查）落地第 3、5 步。
- 与项目内「测试先行 / TDD」实践衔接第 4、5 步的可验证目标。

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采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills（MIT），原始条目 multica-ai/andrej-karpathy-skills。