Andrej Karpathy menyaring "Empat Prinsip CLAUDE.md" yang meledak di GitHub, membuat akurasi AI dalam menulis kode melonjak hingga di atas 90%

📄Artikel lengkap· Diambil secara otomatis oleh trafilaturaGemini 翻譯1754 kata

Prompt dewa agar AI patuh total akhirnya terungkap! Baru-baru ini di GitHub, sebuah file bernama `CLAUDE.md` melesat ke puncak daftar tren. Berdasarkan "Empat Prinsip Pengodean" yang disarikan dari pengamatan mantan direktur AI OpenAI, Andrej Karpathy, file ini seolah menanamkan jiwa seorang insinyur senior ke dalam AI. Cukup dengan menempatkannya di direktori root proyek, akurasi kode alat AI seperti Claude Code dapat melonjak dari 65% menjadi lebih dari 90%, sekaligus mengatasi kebiasaan buruk AI yang suka mengubah kode sembarangan dan melakukan over-engineering. (Kilas balik: Claude Code meluncurkan perintah /goals: memisahkan eksekusi dan evaluasi untuk mencegah agen AI malas atau berbohong) (Latar belakang: Anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, mengumumkan bergabung dengan Anthropic: kembali ke garis depan pengembangan LLM) Seiring dengan semakin populernya alat pengembangan berbasis AI seperti Claude Code dan Cursor, banyak pengembang menghadapi masalah yang sama: meskipun AI menulis dengan cepat, ia sering "sok tahu", tidak hanya membuat asumsi yang tidak berdasar dan melakukan desain berlebihan, tetapi bahkan mengubah kode yang sudah berjalan dengan baik tanpa izin. Namun, masalah ini sekarang memiliki solusi pamungkas. Pakar AI ternama dan mantan direktur AI OpenAI, Andrej Karpathy, baru-baru ini menganalisis secara mendalam pola kegagalan umum Large Language Model (LLM) saat menulis kode; kemudian, pengembang seperti Forrest Chang menyarikan konsep intinya menjadi sebuah file sederhana bernama `CLAUDE.md`. Proyek ini (forrestchang/andrej-karpathy-skills) baru-baru ini meroket ke puncak tren di GitHub dan meraih ratusan ribu Stars. Banyak pengembang melaporkan dengan antusias setelah melakukan pengujian, bahwa setelah mengimpor file tersebut, akurasi kode yang dihasilkan AI melonjak drastis dari sekitar 65% menjadi lebih dari 90%. Mengungkap "Empat Aturan Emas" CLAUDE.md File `CLAUDE.md` yang ajaib ini pada dasarnya adalah seperangkat "kode etik insinyur senior" untuk AI. Ketika ditempatkan di direktori root proyek, Claude Code akan membacanya secara otomatis dan menjadikannya panduan perilaku tertinggi selama sesi berlangsung. Intinya mencakup empat aturan besi berikut: - Satu, Berpikir Sebelum Mengode (Think Before Coding): "Jangan berasumsi. Jangan menyembunyikan kebingungan. Paparkan trade-off." Memaksa AI untuk menyatakan asumsinya dengan jelas. Jika menemui kebutuhan yang tidak pasti atau ada beberapa solusi, AI harus berhenti dan bertanya kepada pengguna, bukan diam-diam menebak dan menulis secara asal. AI juga diberi wewenang untuk "push back" jika ada permintaan yang tidak masuk akal. - Dua, Kesederhanaan Utama (Simplicity First): "Hanya tulis 'kode seminimal mungkin' untuk menyelesaikan masalah. Jangan membuat spekulasi apa pun." Dilarang keras bagi AI untuk "menambah drama". Tidak diizinkan menulis kode defensif untuk skenario masa depan yang tidak mungkin terjadi, dan tidak diizinkan membuat arsitektur abstrak yang rumit untuk tugas sekali jalan. Prinsipnya sederhana: jika masalah bisa diselesaikan dalam 50 baris, jangan pernah menulis 200 baris. - Tiga, Perubahan Bedah Presisi (Surgical Changes): "Hanya ubah bagian yang harus diubah. Hanya bersihkan kode yang kamu buat berantakan." Ini adalah favorit banyak pengembang. Aturan ini melarang keras AI untuk "sekalian" melakukan refactoring atau mengubah kode, komentar, dan format tata letak di sekitarnya saat memperbaiki Bug tertentu. Setiap perubahan baris harus dapat dilacak langsung ke kebutuhan eksplisit pengguna. - Empat, Eksekusi Berbasis Tujuan (Goal-Driven Execution): "Definisikan kriteria keberhasilan. Validasi berulang sampai tercapai." Menuntut AI untuk mengubah tugas yang samar menjadi tujuan konkret yang dapat diverifikasi. Misalnya, saat menghadapi perintah "perbaiki Bug", tindakan standar AI harus: menulis tes yang dapat mereproduksi Bug ➔ kemudian mengubah kode ➔ akhirnya membuat tes lulus, membentuk siklus verifikasi yang ketat. Mengapa Prompt ini begitu efektif? Sifat alami LLM adalah ingin menyenangkan pengguna, dan sangat mudah menghasilkan "halusinasi asumsi (hallucinate assumptions)" serta "scope creep". Kehebatan `CLAUDE.md` terletak pada kemampuannya mengodekan "akal sehat dan pengendalian diri" seorang insinyur senior manusia ke dalam System Prompt. Melalui empat prinsip ini, AI dipaksa menjadi lebih berhati-hati, fokus,

Status data✓ Teks lengkap telah diambilBaca artikel asli (動區 BlockTempo)

🔍Peristiwa serupa dalam sejarah· Pencocokan kata kunci + aset6 berita

2026-05-14

Claude sering membuat kesalahan dan berpura-pura bodoh saat menulis kode? Modifikasi 12 aturan Andrej Karpathy ini untuk membantu Anda memangkas tingkat kesalahan dari 41% menjadi 3%

Tingkat kemiripan 220%關鍵字 andrej/karpathy/claude同分類 zh

2026-05-26

Setelah Claude Code membuat Uber menghabiskan anggaran tahunan dalam dua bulan, COO terus terang: Konsumsi Token dan output yang berguna tidak memiliki korelasi proporsional

Tingkat kemiripan 170%關鍵字 code/claude同分類 zh

2026-05-24

Perusahaan saya yang beranggotakan 30 orang semuanya menggunakan Claude Code AI, hasilnya "manusia justru harus melakukan lebih banyak pekerjaan daripada sebelumnya"

Tingkat kemiripan 170%關鍵字 code/claude同分類 zh

2026-05-24