Musk's good buddy, Karpathy, has issued a new guide again. GPT-5 Pro is the last line of defense for AI programming.

Im Zeitalter des "Nach-Scarcity von Code" hat Karpathy seine neuesten Erfahrungen mit KI-gestütztem Programmieren geteilt: Vor dem Hintergrund, dass Code kostengünstig generiert und jederzeit verworfen werden kann, werden der Wert von "Schreiben" und "Löschen" neu bewertet. Die Cursor-Vervollständigung eignet sich für die tägliche Entwicklung, Claude Code und Codex können größere Funktionen implementieren, fehlen aber an "Geschmack", während GPT-5 Pro die ultimative Verteidigungslinie bei hartnäckigen Bugs ist.

Der gute Freund von Elon Musk, unser bester Bekannter, der Guru Andrej Karpathy, hat seine neueste "KI-Programmieranleitung" veröffentlicht!

Unter der Voraussetzung, dass die Fähigkeiten der gegenwärtigen Modelle bereits auf Doktorlevel liegen, wie kann man die Unterstützung der KI beim Programmieren maximieren?

Wenn die KI in der Lage ist, "kostengünstig Code zu generieren" und Sie einfach "programmieren nach Gefühl" können, stellt sich eine neue Frage:

Was ist jetzt wichtiger: Code schreiben zu können oder Code löschen zu können?

Karpathy hat seine "beste Erfahrung und Methode bei der KI-gestützten Programmierung" geteilt.

Das Konzept der Werkzeugnutzung

Zunächst muss man ein Konzept entwickeln, dass Werkzeuge für den Menschen da sind.

Man sollte sich nicht an ein einziges "perfektes" Werkzeug halten, sondern lieber mehrere Arbeitsabläufe integrieren, um die Stärken zu nutzen und die Schwächen zu kompensieren.

Verschiedene Werkzeuge haben nämlich in verschiedenen Ebenen von Aufgaben jeweils ihre Stärken.

Beispielsweise eignen sich Claude Code, Codex usw. für größere, nicht allzu schwierige Aufgaben, während die Tab-Vervollständigung erfordert, dass der Mensch zuerst ein "Muster" setzt.

Cursor (Tab-Autovervollständigung)

Karpathy sagt, dass diese Methode in etwa 75 % seiner täglichen Arbeit eingesetzt wird.

Wenn man an der richtigen Stelle im Code Codeblöcke oder Kommentare schreibt, kann man der KI effizient die Aufgabenvorgaben mitteilen.

Diese "Methode, dass der Mensch zuerst schreibt" hat eine höhere Informationsübertragungseffizienz als ein Dialog in natürlicher Sprache.

Es gibt aber ein Problem: Man muss die Tab-Autovervollständigung oft ein- und ausschalten, um Störungen zu vermeiden.

Eine fortgeschrittene Anwendungsmöglichkeit besteht darin, einen bestimmten Codeblock hervorzuheben und dann bestimmte Änderungen vornehmen zu lassen.

Hilfswerkzeuge (Claude Code / Codex usw.)

Für "schwere Waffen" wie Claude Code und Codex kann man größere, direkt beschreibbare Funktionen implementieren.

Aber diese vollständige "Autopilot-Funktion" liefert insgesamt ungleichmäßige Ergebnisse und neigt dazu, von den Anforderungen abzuweichen.

Man muss oft manuell unterbrechen (ESC), um fehlerhafte Ausgaben zu vermeiden.

Karpathy hat noch nicht gelernt, wie man durch die parallele Nutzung mehrerer Instanzen die Effizienz steigern kann – er findet es schon schwer genug, mit einer Instanz umzugehen.

Außerdem hat Karpathy noch keine gute Methode gefunden, um die Datei CLAUDE.md gut zu pflegen.

Oft muss man eine "Reinigung" bezüglich des Code-Stils oder persönlicher Vorlieben, also des "Code-Geschmacks", vornehmen. Karpathy hat einige Beispiele genannt.

Der von ihnen geschriebene Code ist zu defensive, z. B. wird try/catch zu oft missbraucht; die Abstraktionen werden zu kompliziert;

Es entsteht aufwendiger Code, z. B. wird an Stellen, wo man List Comprehensions oder einzeilige if-then-else-Anweisungen verwenden könnte, stattdessen eine verschachtelte if-then-else-Struktur eingesetzt;

Codeblöcke werden kopiert, statt dass man eine nützliche Hilfsfunktion erstellt, usw. ...

Karpathy meint, dass diese Werkzeuge derzeit im Großen und Ganzen keinen "Geschmack" haben.

Kurz gesagt, die Arbeit wird zwar erledigt, aber es wird kein "schöner" Code geschrieben.

Aber wenn Karpathy in Bereiche einsteigt, in denen er sich nicht so gut auskennt und "programmieren nach Gefühl" muss, sind diese Werkzeuge unverzichtbar.

Beispielsweise bei der Schreibung von Rust- oder SQL-Befehlen oder anderen Technologien, mit denen er bisher wenig Erfahrung hat.

Eine weitere Erfahrung ist, ob die KI beim Schreiben von Code auch als Lehrer fungieren kann und dabei lehren kann?

Karpathy hat einmal versucht, Claude Code beim Schreiben von Code auch Wissen zu vermitteln zu lassen, aber es hat überhaupt nicht funktioniert – die KI will einfach nur Code schreiben und keine Erklärungen geben.

Er hat auch versucht, es zur Hyperparameter-Optimierung zu nutzen, und das Ergebnis war sehr komisch.

Außerdem sind diese Werkzeuge auch super nützlich bei der Bearbeitung von verschiedenen einmaligen, maßgeschneiderten und risikoarmen Werkzeugen oder beim Debugging von Code – ohne sie würde Karpathy diese Dinge gar nicht schreiben, weil es zu viel Zeit in Anspruch nehmen würde.

Beispielsweise kann Claude Code, um einen bestimmten Bug zu finden, auf einmal 1000 Zeilen einmaligen, extrem ausführlichen Visualisierungs-Code schreiben. Nachdem der Bug gefunden wurde, werden alle diese Codezeilen gelöscht.

Das ist das Zeitalter des "Nach-Scarcity von Code" – man kann jetzt tausende von Zeilen hochgradig maßgeschneiderten, flüchtigen Code einfach so erstellen und löschen, und das ist in Ordnung, Code ist kein kostbares / teures Gut mehr.

GPT-5 Pro: Die letzte Verteidigungslinie

，GPT-5 Pro ist die letzte Verteidigungslinie.

Nur GPT-5 Pro kann subtile Bugs finden, die andere Werkzeuge nicht lösen können. Mit ihm kann man die härtesten Probleme angehen.

Beispielsweise hat Karpathy schon mehrmals diese Situation erlebt:

Karpathy (der Mensch), Cursor und Claude Code zusammen waren 10 Minuten lang von einem Bug blockiert.

Aber als er alles in GPT-5 Pro kopiert und eingefügt hat, hat es 10 Minuten lang nachgedacht und tatsächlich einen extrem subtilen Bug gefunden.

Es ist sehr leistungsfähig und kann alle möglichen versteckten Dokumente und wissenschaftlichen Arbeiten finden.

Karpathy nutzt es auch für andere schwierigere Aufgaben, z. B. um Ratschläge zur Optimierung von Code-Abstraktionen zu erhalten (die Ergebnisse sind unterschiedlich, manchmal gibt es gute Ideen, aber nicht immer), oder um eine vollständige Literaturübersicht zu einem bestimmten Thema zu erstellen. Es liefert immer relevante, hochwertige Ressourcen und Hinweise.

Merkmale des Zeitalters des "Nach-Scarcity von Code"

• Es kann schnell eine große Menge an maßgeschneiderten, einmaligen Code generiert und verworfen werden.
• Die Schwelle zum Schreiben von Code ist gesunken, Code ist kein knapper Ressource mehr.
• Durch die Werkzeuge wird exploratives und experimentelles Programmieren möglich.

Insgesamt fühlt sich Karpathy in der Welt des Programmierens, unterstützt von zahlreichen Programmier-"Paradigmen" und Werkzeugen mit ihren Vor- und Nachteilen, wie in einer ausgelösten Bombe, voller unendlicher Möglichkeiten.

Man kann kaum vermeiden, sich Sorgen zu machen, dass man nicht mit der neuesten Technologie Schritt halten kann.

Deshalb gibt es all diese Gedanken und das große Interesse daran, was andere Neues entdecken.

Daraus ist in den Kommentaren eine große Diskussion entstanden.

Bezüglich der Aktualisierung von CLAUDE.md hat jemand einen Agenten eingerichtet, der sich speziell um die Aktualisierung und Kalibrierung kümmert.

Andere sagen, man könnte den von Claude Code generierten Code an GPT 5 geben, um ihn zu "verfeinern".

Jemand hat seinen Arbeitsablauf bei der Nutzung von KI-Programmierwerkzeugen geteilt.

Jemand hat seine häufig verwendeten Entwicklungswerkzeuge geteilt.

Jemand hat die gleiche Erfahrung ausgedrückt, dass die Wahl des richtigen Modells für verschiedene Aufgaben eine Kunst ist.

Wie war Ihre Erfahrung mit KI-gestütztem Programmieren? Teilen Sie es gerne in den Kommentaren!

Quellen

https://x.com/karpathy/status/1959703967694545296

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "New Intelligence Yuan", Autor: Dinghui Haokun. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.