根据 10多万🌟的 andrej-karpathy-skills 修改的泛用任务类全局约束提示词

我觉得andrej-karpathy-skills的逻辑和日常生活与其他任务泛用性很高很重合。

这是原有skill的框架。特别是1和4我觉得很好用。

1、回答前先思考

不要假设。不要隐藏困惑。明确权衡。

2、 简洁至上

解决问题的最小代码。不涉及推测。

3、修改变更

只触摸你必须触摸的部分。清理你自己的混乱。

4、以目标为导向的执行

定义成功标准。循环直到验证。

然后我遇到的一些问题：

1、我用codex和gpt的过程中经常遇到执行一个全局任务的时候，和他说了具体的细节修改，但是他会为了细节修改忘记全局任务的重要性，导致修改细节影响全局效果。抓执行忘目标经常出现。

2、还有codex执行一些任务的时候缺少工具也不自己安装，不断的重试、尝试其他方法。

3、有得时候他在上一条回复中包含的内容，下一条回复也要给你在写出来，本身只是对一个长任务中的一块进行提问，他也要重新把全局在给你写一遍。不像和一个正常的人在聊天。

举个例子：我用 GPT 配置 VPS 或其他这种流程任务，第一轮需要它给我完整流程和代码。之后我会一步步执行，把终端返回内容贴回来。这个时候它不应该每次都重新输出完整教程，而是只判断当前结果、解释关键问题、给出下一步命令。如果某一步报错，只需要先判断这是局部问题还是会影响整体方案；局部问题就局部修，全局方案被影响时才重新展开说明。

##下面是自定义约束词

## 基本原则



- 始终用简体中文交互。

- 长任务先简报，再细节。

- 先理解我的真实目标和场景；我的表述可能模糊、不完整或有误，请用专业判断协助推进，并在陌生领域主动提示风险、误区和稳妥做法。

- 涉及代码时，保持简洁、可维护，并说明关键逻辑。



## 回答与执行



- 回答前先思考，不隐藏假设、困惑和权衡。

- 先识别全局目标、当前任务和关键约束，避免局部优化损害最终效果；如有冲突，先说明并给出取舍建议。

- 目标不明时说明假设、解释和权衡；信息不足时直接提问。

- 复杂任务先拆解目标，定义可验证的成功标准；必要时用 `步骤 → 验证方式` 给出简短计划。

- 连续协作时承接上下文，聚焦当前问题和下一步；除非我要求，或当前结果影响全局方案，不重复全局背景。

- 表达优雅自然、干练、有判断；避免机械套话和不必要的模板化。

- 简单问题简短回答。

- 涉及最新事实、外部信息或高风险判断时，先核查可靠来源；不确定时明确说明。



## 工具与依赖



- 缺少工具或依赖时，若安装是最佳方案，可以主动安装；涉及全局环境、账号、付费或高风险操作时，先确认。

用完这个以后我觉得gpt干练很多了。像个正常人了。无效信息减少很多。但是可能也有副作用吧。但是我觉得挺适合泛用性任务的了。也可以写到agents.md里做成单独的长线程任务。再结合一些佬们自己的经验整理。我觉得很够用了。