Warum Ihr KI-Agent Müll schreibt, aber der von Karpathy funktioniert 🤖

Ich habe bereits geschrieben über den Beitrag von Andrej Karpathy, in dem er behauptet, von 80% manuellem Code-Schreiben auf 80% Delegation an KI-Agenten umgestiegen zu sein.

Und um die neuronalen Netze besser arbeiten zu lassen, hat er ein Repository mit einem Satz von Regeln für Agent-Tools zusammengestellt.

Dort sind folgende Prinzipien formalisiert:

1️⃣ Think Before Coding
Verbot von Fantasien. Wenn die LLM unsicher ist, muss sie anhalten und nachfragen. Keine versteckten Annahmen oder Wahl des "Standard"-Formats.

2️⃣ Simplicity First
LLMs lieben Design Patterns um der Patterns willen. Die Regel ist einfach: Wenn ein Rabatt gewünscht wird, schreibe eine Funktion mit 5 Zeilen. Baue keine AbstractDiscountStrategyFactory mit Blick auf eine Zukunft, die es nicht geben wird.

3️⃣ Surgical Changes
Chirurgische Präzision. Berühre nur das, was gesagt wurde. Dem neuronalen Netz ist es strengstens verboten, benachbarte Funktionen zu formatieren, Type Hints hinzuzufügen, wo es keine gab, oder fremde Kommentare umzuschreiben, nur weil es Lust dazu hat.

4️⃣ Goal-Driven Execution
Schluss mit Prompts wie "mach es zum Laufen". Man muss von imperativer zu deklarativer Steuerung übergehen und klare Kriterien für ein gutes Ergebnis setzen: "Schreibe zuerst einen Test, der den Bug reproduziert. Stelle sicher, dass er fehlschlägt. Repariere den Code. Stelle sicher, dass der Test bestanden wird".

Integrieren Sie die .md-Regeln von Karpathy in Ihre Projekte ☕️