提升 AI 程式碼品質的四個準則：Karpathy 指南的 Copilot CLI 版本
受 Andrej Karpathy 啟發的 GitHub Copilot CLI 指南，歸納出提升 LLM 程式碼品質的四個核心準則：動手前先思考、簡潔優先、外科手術式修改、目標導向執行。
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讓 AI 寫程式不難，難的是讓它寫出「好」程式碼。受 Andrej Karpathy 啟發的 GitHub Copilot CLI 指南，把提升 LLM 程式碼品質的方法歸納成四個核心準則，可以直接作為 AI 開發工具的行為規範。
1. 動手前先思考（Think Before Coding）
不要盲目假設。如果任務模糊或有多種解法，先列出假設與取捨；遇到不懂的地方直接提問，不要默默做出錯誤的選擇。釐清需求可以減少錯誤方向，也能節省事後修正的時間。
2. 簡潔優先（Simplicity First）
只做被要求的事。不要為了「未來可能用到」而加入不必要的抽象化、設定或功能；如果程式碼可以寫得更簡單，就簡化它。可以用一個問題自我檢查：「資深工程師看了會覺得太複雜嗎？」
3. 外科手術式修改（Surgical Changes）
只修改必要的地方：不順手優化周圍的程式碼，也不清理與任務無關的 Dead Code。核心原則是——每一行變更，都必須能追溯回使用者的原始需求。
4. 目標導向執行（Goal-Driven Execution）
把任務轉化為「可驗證的成功標準」：
- 定義成功標準（可驗證的結果）。
- 先寫出會失敗的測試案例。
- 修改程式碼，直到測試通過。
明確的計畫能讓 LLM 更獨立地完成任務，減少無謂的來回確認。
結語
好程式碼不是炫技，而是清楚、簡單、可驗證、可維護。把這四個準則寫進 AI 工具的指示中，能讓 LLM 成為更可靠的工程夥伴。