1. 为什么 Claude Code 和 Cursor 总在制造“屎山”你大概率遇到过这种场景让 Claude Code 给一个 Express 接口加个参数校验它顺手把整个路由文件重构成三层抽象引入一个ValidationFactory还删掉了两行它“觉得没用”的注释。跑起来是能跑但 diff 里躺着 300 行你根本没要求的改动。Cursor 也差不多你让它修一个空指针它给你重写半个 service 层。Andrej Karpathy 之前那条推文把病根说得很准模型会替你做错误假设然后不假思索地执行它们不管理自己的困惑、不寻求澄清、不呈现权衡在应该提出异议时也不反驳而且特别喜欢把代码和 API 搞复杂堆砌抽象概念不清理死代码明明 100 行能搞定的事非要实现成 1000 行的臃肿架构。更麻烦的是它们有时会改动或删除自己理解不足的代码和注释哪怕这些内容和当前任务毫无关系。这不是模型能力不够而是缺少约束。你给它的指令是“加个校验”它理解成“让这个文件变得更好”于是自由发挥。解决办法不是换更强的模型而是给它一套可复用的行为准则——也就是一个 AI Skill。这篇就交付一个能直接落地的 Skill 配置骨架配合 TaoToken 统一 Key/API 通道让 Claude Code 和 Cursor 都按同一套规则干活最后用 GitHub 开源地址验证生成质量到底有没有变好。适合谁看日常用 Claude Code 或 Cursor 写业务代码、被 AI 生成的冗余改动折磨过的开发者想把 AI 编程工具接进统一通道、又不想每个工具单独配 Key 的人。2. TaoToken 前置一个 Key 打通 Claude Code 与 Cursor在写 Skill 之前先把通道理顺。Claude Code 和 Cursor 各自要配 API如果分别管理 Key切换工具时很容易乱。TaoToken 提供统一的 API 通道一个 Key 就能给多个工具用配置集中在settings.json里改一处全生效。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 端点是 https://taotoken.net/api 这个不加 UTM。你需要先去控制台拿 Key入口在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。拿到 Key 之后Claude Code 的接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 照着填就行。这里要强调一点TaoToken 是合规的 API 聚合通道不是所谓“中转”配置时按官方文档的字段填不要自己臆造参数。下面第 3 节会给出可直接复制的settings.json骨架。3. 可复制配置Skill 骨架 settings.json3.1 Skill 文件骨架四原则这个 Skill 的核心是把 Karpathy 提到的四个原则固化成一个文件让模型每次开工前都读一遍。文件名建议karpathy-guidelines.md放在项目根目录或 Claude Code 的插件目录。内容骨架如下你可以直接复制# 编码行为准则 ## 原则一编码前思考 - 不要假设。不确定就提问不要猜。 - 存在歧义时列出多种解释不要默默选一个。 - 如果有更简单的方法主动说出来。 - 困惑时停下来指出不清楚的地方并要求澄清。 ## 原则二简洁优先 - 用最少的代码解决问题不要过度推测。 - 不添加要求之外的功能。 - 不为一次性代码创建抽象。 - 不添加未要求的“灵活性”或“可配置性”。 - 不为不可能发生的场景写错误处理。 - 如果 200 行能写成 50 行重写它。 - 检验标准资深工程师会觉得这过于复杂吗如果是简化。 ## 原则三精准修改 - 只碰必须碰的。只清理自己造成的混乱。 - 不“改进”相邻代码、注释或格式。 - 不重构没坏的东西。 - 匹配现有风格即使你更倾向别的写法。 - 注意到无关死代码时提一下不要删除。 - 因你的改动产生的孤儿导入/变量/函数要删除。 - 检验标准每一行修改都能直接追溯到用户的请求。 ## 原则四目标驱动执行 - 把指令式任务转化为可验证的目标。 - “添加验证” → “为无效输入写测试然后让它们通过”。 - “修复 bug” → “写重现 bug 的测试然后让它通过”。 - “重构 X” → “确保重构前后测试都能通过”。 - 多步骤任务先给简短计划每步带验证检查。3.2 Claude Code 的 settings.json 配置Claude Code 读取~/.claude/settings.json全局或项目内.claude/settings.json。把 TaoToken 的通道和 Skill 一起配进去{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的TaoToken密钥 }, skills: { karpathy-guidelines: { path: ./karpathy-guidelines.md, alwaysApply: true } } }alwaysApply: true是关键它保证每次对话都加载这套准则而不是等你手动引用。如果你用 Claude Code 插件方式安装也可以走插件市场命令但settings.json方式更透明改起来直观。3.3 Cursor 的项目规则Cursor 用.cursor/rules/目录下的.mdc文件。新建.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc把 3.1 的内容粘进去头部加 frontmatter--- description: 约束 AI 生成代码的风格与结构 globs: [**/*] alwaysApply: true --- 此处粘贴 3.1 的四原则内容globs设为**/*表示对所有文件生效alwaysApply: true让它常驻。这样 Cursor 和 Claude Code 读的是同一套准则行为一致。3.4 参数对照配置项Claude CodeCursor作用通道地址ANTHROPIC_BASE_URL设置里填 API Base统一走 TaoToken密钥ANTHROPIC_API_KEYAPI Key 字段一个 Key 通用规则文件skills.path.cursor/rules/*.mdc加载四原则常驻开关alwaysApplyalwaysApply每次对话生效注意ANTHROPIC_BASE_URL填https://taotoken.net/api不要带末尾斜杠也不要加 UTM 参数否则部分客户端会拼接出错。4. 验证请求用 GitHub 开源地址检验生成质量配好之后怎么知道它真的在起作用别靠感觉用具体动作验证。Karpathy 那套准则的开源仓库在github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills里面有CLAUDE.md和 Cursor 规则文件可以直接拉下来对照。4.1 拉取开源准则做基线curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md已有项目就追加echo CLAUDE.md curl https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md CLAUDE.md拉下来后和你自己写的 Skill 对比看四原则有没有漏。开源仓库里还有.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdcCursor 用户可以直接参考它的写法。4.2 设计一个“诱导屎山”的测试任务找一个你项目里真实的小需求比如“给用户查询接口加一个按邮箱过滤的参数”。这个任务足够小如果 AI 生成超过 50 行改动就说明约束没生效。在 Claude Code 里输入给 GET /users 接口加一个 email 查询参数只做精确匹配。 先说明你的假设再给计划每步带验证。观察它的输出。符合准则的表现是先列出假设比如“email 为空时返回全部还是报错”给出简短计划改动只集中在 controller 和 query 构造处不碰相邻的序列化逻辑。4.3 用 diff 量化质量改完后跑git diff --stat如果只有 1 到 2 个文件、十几行改动说明精准修改原则生效。如果出现ValidationFactory、AbstractQueryBuilder这类你没要求的东西说明 Skill 没加载或alwaysApply没生效回到第 3 节检查配置。4.4 目标驱动执行的验证把“修复登录超时 bug”这类任务改写成带验证的形式看 AI 是否先写测试写一个重现登录超时的测试然后修复它确保测试通过。符合准则的输出会先给测试代码再给修复最后跑测试。如果它直接改业务代码、不写测试说明目标驱动原则没被遵守。5. 本篇常见错排查5.1 Skill 没生效AI 还是乱改最常见的原因是alwaysApply没开或者路径写错。Claude Code 里skills.path是相对项目根目录的如果你在子目录启动路径就对不上。改成绝对路径或确认启动目录。Cursor 里检查.mdc文件的 frontmatter 有没有alwaysApply: true少了这行规则只在手动引用时生效。5.2 报 401 或鉴权失败先确认ANTHROPIC_API_KEY填的是 TaoToken 控制台拿到的 Key不是别处的。然后检查ANTHROPIC_BASE_URL是不是https://taotoken.net/api多一个斜杠或少一个api都会 404。Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 可以重新生成一个对比测试。5.3 模型对话正常但代码质量没变这种情况通常是 Skill 内容太抽象。四原则要写成可执行的检查项比如“如果 200 行能写成 50 行重写它”比“保持简洁”有用得多。另外确认你的 Skill 文件编码是 UTF-8中文乱码会导致模型读不懂。5.4 Cursor 和 Claude Code 行为不一致两个工具读的规则文件不同Claude Code 读skills.pathCursor 读.cursor/rules/。要保证一致就把同一份四原则内容分别放到两处或者用软链接指向同一个文件。改完记得重启工具规则文件不会热加载。5.5 改动仍然很大先看任务描述本身是不是太模糊。“优化这个模块”这种指令再好的 Skill 也拦不住它大改。把任务拆成可验证的小目标配合目标驱动原则改动范围自然收窄。如果确实需要大重构明确告诉它“这次允许重构但先给计划”。6. 把通道和准则固定下来Skill 配好之后日常使用就顺了。Claude Code 里长期跑编码任务、Agent 循环可以用 Coding Plan 把额度固定下来入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。想先验证模型输出质量、对比不同模型对四原则的遵守程度用模型对话页 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 快速试。接入细节和字段说明统一看文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite Key 在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 管理。一个实操建议把karpathy-guidelines.md提交进你的项目仓库而不是只放在本地。这样团队里每个人用 Claude Code 或 Cursor 时都加载同一套准则PR 里的冗余改动会明显减少。我试过在三个项目里这么做最直观的变化是 diff 行数降了一半以上review 时不用再逐行判断“这行是不是 AI 顺手加的”。准则文件本身也会随项目演进遇到新的“屎山”模式就往里加一条检查项慢慢就长成适合你团队的规范。
用 1 个 AI Skill 让 Claude Code 和 Cursor 不再生成“屎山”代码：TaoToken 配置与 GitHub 开源地址
1. 为什么 Claude Code 和 Cursor 总在制造“屎山”你大概率遇到过这种场景让 Claude Code 给一个 Express 接口加个参数校验它顺手把整个路由文件重构成三层抽象引入一个ValidationFactory还删掉了两行它“觉得没用”的注释。跑起来是能跑但 diff 里躺着 300 行你根本没要求的改动。Cursor 也差不多你让它修一个空指针它给你重写半个 service 层。Andrej Karpathy 之前那条推文把病根说得很准模型会替你做错误假设然后不假思索地执行它们不管理自己的困惑、不寻求澄清、不呈现权衡在应该提出异议时也不反驳而且特别喜欢把代码和 API 搞复杂堆砌抽象概念不清理死代码明明 100 行能搞定的事非要实现成 1000 行的臃肿架构。更麻烦的是它们有时会改动或删除自己理解不足的代码和注释哪怕这些内容和当前任务毫无关系。这不是模型能力不够而是缺少约束。你给它的指令是“加个校验”它理解成“让这个文件变得更好”于是自由发挥。解决办法不是换更强的模型而是给它一套可复用的行为准则——也就是一个 AI Skill。这篇就交付一个能直接落地的 Skill 配置骨架配合 TaoToken 统一 Key/API 通道让 Claude Code 和 Cursor 都按同一套规则干活最后用 GitHub 开源地址验证生成质量到底有没有变好。适合谁看日常用 Claude Code 或 Cursor 写业务代码、被 AI 生成的冗余改动折磨过的开发者想把 AI 编程工具接进统一通道、又不想每个工具单独配 Key 的人。2. TaoToken 前置一个 Key 打通 Claude Code 与 Cursor在写 Skill 之前先把通道理顺。Claude Code 和 Cursor 各自要配 API如果分别管理 Key切换工具时很容易乱。TaoToken 提供统一的 API 通道一个 Key 就能给多个工具用配置集中在settings.json里改一处全生效。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 端点是 https://taotoken.net/api 这个不加 UTM。你需要先去控制台拿 Key入口在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。拿到 Key 之后Claude Code 的接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 照着填就行。这里要强调一点TaoToken 是合规的 API 聚合通道不是所谓“中转”配置时按官方文档的字段填不要自己臆造参数。下面第 3 节会给出可直接复制的settings.json骨架。3. 可复制配置Skill 骨架 settings.json3.1 Skill 文件骨架四原则这个 Skill 的核心是把 Karpathy 提到的四个原则固化成一个文件让模型每次开工前都读一遍。文件名建议karpathy-guidelines.md放在项目根目录或 Claude Code 的插件目录。内容骨架如下你可以直接复制# 编码行为准则 ## 原则一编码前思考 - 不要假设。不确定就提问不要猜。 - 存在歧义时列出多种解释不要默默选一个。 - 如果有更简单的方法主动说出来。 - 困惑时停下来指出不清楚的地方并要求澄清。 ## 原则二简洁优先 - 用最少的代码解决问题不要过度推测。 - 不添加要求之外的功能。 - 不为一次性代码创建抽象。 - 不添加未要求的“灵活性”或“可配置性”。 - 不为不可能发生的场景写错误处理。 - 如果 200 行能写成 50 行重写它。 - 检验标准资深工程师会觉得这过于复杂吗如果是简化。 ## 原则三精准修改 - 只碰必须碰的。只清理自己造成的混乱。 - 不“改进”相邻代码、注释或格式。 - 不重构没坏的东西。 - 匹配现有风格即使你更倾向别的写法。 - 注意到无关死代码时提一下不要删除。 - 因你的改动产生的孤儿导入/变量/函数要删除。 - 检验标准每一行修改都能直接追溯到用户的请求。 ## 原则四目标驱动执行 - 把指令式任务转化为可验证的目标。 - “添加验证” → “为无效输入写测试然后让它们通过”。 - “修复 bug” → “写重现 bug 的测试然后让它通过”。 - “重构 X” → “确保重构前后测试都能通过”。 - 多步骤任务先给简短计划每步带验证检查。3.2 Claude Code 的 settings.json 配置Claude Code 读取~/.claude/settings.json全局或项目内.claude/settings.json。把 TaoToken 的通道和 Skill 一起配进去{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的TaoToken密钥 }, skills: { karpathy-guidelines: { path: ./karpathy-guidelines.md, alwaysApply: true } } }alwaysApply: true是关键它保证每次对话都加载这套准则而不是等你手动引用。如果你用 Claude Code 插件方式安装也可以走插件市场命令但settings.json方式更透明改起来直观。3.3 Cursor 的项目规则Cursor 用.cursor/rules/目录下的.mdc文件。新建.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc把 3.1 的内容粘进去头部加 frontmatter--- description: 约束 AI 生成代码的风格与结构 globs: [**/*] alwaysApply: true --- 此处粘贴 3.1 的四原则内容globs设为**/*表示对所有文件生效alwaysApply: true让它常驻。这样 Cursor 和 Claude Code 读的是同一套准则行为一致。3.4 参数对照配置项Claude CodeCursor作用通道地址ANTHROPIC_BASE_URL设置里填 API Base统一走 TaoToken密钥ANTHROPIC_API_KEYAPI Key 字段一个 Key 通用规则文件skills.path.cursor/rules/*.mdc加载四原则常驻开关alwaysApplyalwaysApply每次对话生效注意ANTHROPIC_BASE_URL填https://taotoken.net/api不要带末尾斜杠也不要加 UTM 参数否则部分客户端会拼接出错。4. 验证请求用 GitHub 开源地址检验生成质量配好之后怎么知道它真的在起作用别靠感觉用具体动作验证。Karpathy 那套准则的开源仓库在github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills里面有CLAUDE.md和 Cursor 规则文件可以直接拉下来对照。4.1 拉取开源准则做基线curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md已有项目就追加echo CLAUDE.md curl https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md CLAUDE.md拉下来后和你自己写的 Skill 对比看四原则有没有漏。开源仓库里还有.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdcCursor 用户可以直接参考它的写法。4.2 设计一个“诱导屎山”的测试任务找一个你项目里真实的小需求比如“给用户查询接口加一个按邮箱过滤的参数”。这个任务足够小如果 AI 生成超过 50 行改动就说明约束没生效。在 Claude Code 里输入给 GET /users 接口加一个 email 查询参数只做精确匹配。 先说明你的假设再给计划每步带验证。观察它的输出。符合准则的表现是先列出假设比如“email 为空时返回全部还是报错”给出简短计划改动只集中在 controller 和 query 构造处不碰相邻的序列化逻辑。4.3 用 diff 量化质量改完后跑git diff --stat如果只有 1 到 2 个文件、十几行改动说明精准修改原则生效。如果出现ValidationFactory、AbstractQueryBuilder这类你没要求的东西说明 Skill 没加载或alwaysApply没生效回到第 3 节检查配置。4.4 目标驱动执行的验证把“修复登录超时 bug”这类任务改写成带验证的形式看 AI 是否先写测试写一个重现登录超时的测试然后修复它确保测试通过。符合准则的输出会先给测试代码再给修复最后跑测试。如果它直接改业务代码、不写测试说明目标驱动原则没被遵守。5. 本篇常见错排查5.1 Skill 没生效AI 还是乱改最常见的原因是alwaysApply没开或者路径写错。Claude Code 里skills.path是相对项目根目录的如果你在子目录启动路径就对不上。改成绝对路径或确认启动目录。Cursor 里检查.mdc文件的 frontmatter 有没有alwaysApply: true少了这行规则只在手动引用时生效。5.2 报 401 或鉴权失败先确认ANTHROPIC_API_KEY填的是 TaoToken 控制台拿到的 Key不是别处的。然后检查ANTHROPIC_BASE_URL是不是https://taotoken.net/api多一个斜杠或少一个api都会 404。Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 可以重新生成一个对比测试。5.3 模型对话正常但代码质量没变这种情况通常是 Skill 内容太抽象。四原则要写成可执行的检查项比如“如果 200 行能写成 50 行重写它”比“保持简洁”有用得多。另外确认你的 Skill 文件编码是 UTF-8中文乱码会导致模型读不懂。5.4 Cursor 和 Claude Code 行为不一致两个工具读的规则文件不同Claude Code 读skills.pathCursor 读.cursor/rules/。要保证一致就把同一份四原则内容分别放到两处或者用软链接指向同一个文件。改完记得重启工具规则文件不会热加载。5.5 改动仍然很大先看任务描述本身是不是太模糊。“优化这个模块”这种指令再好的 Skill 也拦不住它大改。把任务拆成可验证的小目标配合目标驱动原则改动范围自然收窄。如果确实需要大重构明确告诉它“这次允许重构但先给计划”。6. 把通道和准则固定下来Skill 配好之后日常使用就顺了。Claude Code 里长期跑编码任务、Agent 循环可以用 Coding Plan 把额度固定下来入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。想先验证模型输出质量、对比不同模型对四原则的遵守程度用模型对话页 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 快速试。接入细节和字段说明统一看文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite Key 在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 管理。一个实操建议把karpathy-guidelines.md提交进你的项目仓库而不是只放在本地。这样团队里每个人用 Claude Code 或 Cursor 时都加载同一套准则PR 里的冗余改动会明显减少。我试过在三个项目里这么做最直观的变化是 diff 行数降了一半以上review 时不用再逐行判断“这行是不是 AI 顺手加的”。准则文件本身也会随项目演进遇到新的“屎山”模式就往里加一条检查项慢慢就长成适合你团队的规范。
