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Karpathy-Regeln · Eine CLAUDE.md · 158k Stars · Mai 2026

Vier Regeln, 41% → 3% Fehler.

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Erst die Schritte ansehen
Die 4 Regeln · Karpathy-CLAUDE.md · Mai 2026

Vier Regeln, die Claude von 41% auf 3% Fehler bringen.

Andrej Karpathy hat in einem Tweet die vier häufigsten Fehler beschrieben, die LLMs beim Coden machen. Das Team rund um Multica hat daraus eine einzige CLAUDE.md gebaut — 70 Zeilen, MIT-Lizenz, 158.826 Stars in vier Monaten. Du installierst sie mit einem Copy-Paste-Prompt in deinen Claude-Code-Chat.

01

Voraussetzungen

Claude Code · sonst nichts

Du brauchst nur Claude Code. Kein Node, kein npm, kein API-Key, kein Tool-Setup. Die Regeln werden als globale CLAUDE.md unter ~/.claude/CLAUDE.md abgelegt — ab dann liest Claude die in jeder neuen Session automatisch mit, in jedem Projekt.

Karpathy-CLAUDE.md 70 Zeilen, MIT-Lizenz, 158.826 Stars, von multica-ai aus Karpathys LLM-Pitfalls-Tweet abgeleitet.
Claude Code Pro, Max, Team oder Enterprise. Egal welcher Plan, läuft mit allen.
Wirkung Senkt Fehlerquote bei generierten Code-Changes von rund 41% auf 3% — laut Multica-Messung.
Scope Global: gilt für jedes Projekt. Falls du nur projekt-lokal willst, kann der Prompt auch das.
Kosten Null. Keine Subscription, kein Service, kein Tracking. Eine einfache Markdown-Datei.
Tipp: falls du schon eine eigene ~/.claude/CLAUDE.md hast, fragt der Prompt nach — du wählst dann ob du ersetzen oder anhängen willst. Standardmäßig wird angehängt, deine eigenen Regeln bleiben drin.
02

Den Install-Prompt nutzen

Copy → Paste → Claude erledigt es

Den folgenden Prompt kopierst du einmal und pastest ihn direkt in deinen Claude-Code-Chat. Claude lädt dann die CLAUDE.md aus dem Repo, checkt was du schon hast, fragt einmal nach Overwrite vs Append und schreibt die Datei.

Master-Prompt
Lade die Karpathy-CLAUDE.md aus diesem GitHub-Repo runter und installier sie als meine globale Claude-Code-Regeln:

https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md

Schritte:
1. Den Inhalt mit curl oder WebFetch holen.
2. In ~/.claude/CLAUDE.md schreiben.
3. Falls dort schon was steht: zeig mir den existing Content erst, frag ob ich ersetzen oder unten anhaengen will. Beim Anhaengen einen ## Karpathy Rules Header davor setzen.
4. Falls die Datei noch nicht existiert: einfach erstellen.
5. Zum Schluss: cat ~/.claude/CLAUDE.md und bestaetigen dass alles drin ist.
  1. Den Prompt oben mit Prompt kopieren in die Zwischenablage holen.
  2. Im Terminal Claude Code starten: claude
  3. Den Prompt direkt im Chat einfügen und absenden. Claude legt los.
  4. Bei der Append-Frage: „Anhängen mit Karpathy-Header" ist meist die richtige Antwort — deine eigenen Regeln bleiben drin.
  5. Nach Abschluss einmal Claude neu starten, damit die neue CLAUDE.md beim Session-Start geladen wird.
Kein git, kein clone, kein Setup. Der Prompt führt Claude durch alle Schritte, du musst nur einmal bestätigen.
03

Was die 4 Regeln machen

Aus Karpathys LLM-Pitfalls-Tweet

Vier kompakte Verhaltens-Regeln, jede mit klarem Mechanismus. Zusammen senken sie Claude von 41% Fehlern auf 3% bei Standard-Coding-Tasks.

01 · Think Before CodingPlane, bevor du codest. Annahmen sichtbar machen, bei Unklarheit fragen statt raten, Alternativen aufzeigen statt still die erstbeste zu wählen.
02 · Simplicity FirstNimm immer den simpelsten Weg. Kein Speculation, keine Abstraktionen für Single-Use-Code, keine ungewollte Configurability. 200 Zeilen statt 50? Umschreiben.
03 · Surgical ChangesKein Refactoring von funktionierendem Code. Nur das touchen was die Aufgabe fordert. Existierenden Style matchen, auch wenn du es selbst anders machen würdest.
04 · Goal-Driven ExecutionKlares Ziel vor dem Start. „Add validation" → „Tests für invalid inputs schreiben, dann grün kriegen". Verifiable Success-Kriterien statt vager Aufträge.
Die volle CLAUDE.md mit allen Original-Formulierungen liegt im Repo: github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills. Der Master-Prompt aus Schritt 2 zieht sie direkt von dort.
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Karpathys Original-Tweet · Die 4 Pitfalls

Vier Fehler, die jedes LLM beim Coden macht.

Andrej Karpathy hat in einem Tweet die vier häufigsten Pitfalls beschrieben, die Coding-LLMs zeigen. Das Multica-Team hat daraus die CLAUDE.md gegen jeden einzelnen Punkt formuliert. So sieht der Mechanismus aus:

1
Pitfall · stilles Raten
LLMs treffen Annahmen ohne sie zu nennen, picken die erstbeste Interpretation und liefern Code der am User-Wunsch vorbeigeht. Karpathys Beobachtung: 30% der Fehler entstehen schon im Verstehen, nicht im Schreiben. → Gegenregel: Think Before Coding — Assumptions explizit machen, bei Unklarheit fragen.
2
Pitfall · Over-Engineering
Für eine 5-Zeilen-Funktion bauen LLMs eine Factory + Config + Error-Handler für unmögliche Fälle. „Damit es flexibel ist." Niemand hat danach gefragt. → Gegenregel: Simplicity First — Minimum-Code, keine speculative Features, keine ungewollte Configurability.
3
Pitfall · ungebetenes Refactoring
Du fragst nach einem Bug-Fix, das LLM räumt nebenbei drei andere Funktionen mit auf, nennt es „cleanup". Diff explodiert, Review wird unmöglich. → Gegenregel: Surgical Changes — nur das touchen was der Task fordert, existing Style matchen, fremde Dead-Code nicht eigenmächtig löschen.
4
Pitfall · vague Ziele
„Mach das besser." „Fix den Bug." → LLM tut irgendwas, beide reden aneinander vorbei. Karpathys Diagnose: ohne Success-Criteria kein Verify-Loop, kein Stoppkriterium. → Gegenregel: Goal-Driven Execution — verifiable Success-Kriterien, „Add validation" → „Tests schreiben, dann grün kriegen".

Quelle · multica-ai/andrej-karpathy-skills · MIT-Lizenz · 158.826 Stars

Wie die Regeln wirken

Vier Verhaltens-Anker, eine Datei.

Plan First
Annahmen sichtbar · Fragen vor Code

Claude verbalisiert Annahmen, listet Alternativen, fragt bei Mehrdeutigkeit zurück. Du bekommst Tradeoffs explizit präsentiert statt eine still gewählte Lösung. Ergebnis: weniger Rewrites, weil das richtige Verständnis am Anfang steht.

Minimum Code
Kein Speculation · 50 statt 200 Zeilen

Keine ungewollten Abstraktionen, keine Configurability die niemand braucht, keine Error-Handler für unmögliche Cases. Der Selbsttest lautet: „Würde ein Senior das overcomplicated nennen?" Wenn ja — neu schreiben, kürzer.

Surgical Edits
Nur Requested · Style matchen

Jede geänderte Zeile lässt sich direkt auf den User-Request zurückführen. Kein heimliches Refactoring, keine kosmetischen Eingriffe in angrenzenden Code. Fremder Dead-Code wird erwähnt, nicht gelöscht.

Verify Loop
Success-Criteria · Test-Driven

Vage Aufträge werden in verifizierbare Ziele übersetzt. „Fix den Bug" → „Test schreiben der reproduziert, dann grün kriegen". Claude kann unabhängig loopen, du musst nicht mehr bei jedem Schritt klarstellen.

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