Andrej Karpathy가 지적한 LLM(Large Language Model) 코딩 문제점을 해결하기 위해 고안된 단 65줄 분량의 Markdown 파일인 CLAUDE.md가 GitHub에서 폭발적인 인기를 얻고 있습니다. 이 파일은 특히 Claude Code 사용자들 사이에서 "이 파일 하나만으로 AI가 훨씬 똑똑해진다"는 평가를 받으며 센세이션을 일으켰습니다. GitHub 저장소 forrestchang/andrej-karpathy-skills 내의 CLAUDE.md 파일은 하루 만에 400개 이상의 스타를 추가하며 총 4,000개에 가까운 스타를 기록했으며, VS Code 및 Cursor 확장 프로그램으로도 포팅되어 쉽게 적용할 수 있습니다.

이 파일의 핵심 방법론은 Karpathy의 LLM 코딩 비판에서 영감을 받은 네 가지 원칙을 프롬프트 엔지니어링 형태로 LLM에 주입하는 것입니다. 이 원칙들은 다음과 같습니다:

1. Think Before Coding (코드 타이핑 전에 생각부터):
   • 코딩 시작 전 모든 가정 (assumptions)을 명시하도록 지시합니다.
   • 불확실한 경우 (uncertainty)에는 코드를 작성하기 전에 사용자에게 질문 (ask questions)하여 명확히 하도록 합니다.
   • 혼란스럽거나 모호한 부분 (confusion or ambiguity)이 발생하면 즉시 작업을 중단하고 (stop) 설명을 요청하도록 합니다.

2. Simplicity First (단순하게 먼저):
   • 요청되지 않은 추가 기능 (unrequested features)을 구현하지 않도록 명시합니다.
   • 불필요한 추상화 (abstractions)나 과도한 에러 처리 로직 (error handling logic)을 코드에 추가하는 것을 금지하여, 요구사항에만 충실하도록 유도합니다.

3. Surgical Changes (수술처럼 정밀하게):
   • 요청된 변경 사항 (changes)에만 집중하고, 다른 코드 영역은 건드리지 않도록 (do not touch other parts) 지시합니다. 이는 불필요한 리팩토링 (refactoring)이나 사이드 이펙트 (side effects)를 방지하기 위함입니다.

4. Goal-Driven Execution (목표 중심 실행):
   • "기능 추가"와 같은 일반적인 목표 대신, "모든 테스트를 통과시키기"와 같이 구체적이고 측정 가능한 목표 (concrete and measurable goals)로 변환하여 실행하도록 지시합니다. 이는 AI가 더욱 목표 지향적 (goal-oriented)이고 예측 가능한 (predictable) 방식으로 작동하도록 돕습니다.

이러한 원칙들을 프롬프트로 주입함으로써, Claude는 과도한 창의성 (excessive creativity), 엉뚱한 가정 (unwarranted assumptions), 불필요한 리팩토링 (unnecessary refactoring)을 줄이고, 더욱 안정적 (stable)이고 예측 가능한 (predictable) 코드를 작성한다는 사용자 경험담이 이어지고 있습니다.

비록 Michiel Beijen(원문 블로그 주인)과 같이 그 효과에 대해 100% 확신하지 못하는 시각도 있으나, 수많은 개발자들이 "확실히 달라졌다"고 느끼는 것이 확인됩니다. 이는 수조 원이 투자된 거대 LLM 모델의 성능을 고작 65줄의 텍스트가 눈에 띄게 끌어올릴 수 있다는 점에서 "프롬프트가 모델 자체를 이길 수 있다"는 극단적인 사례로 해석되기도 합니다. 결론적으로, 이 사례는 LLM 시대에 프롬프트 해킹 (prompt hacking) 또는 컨텍스트 엔지니어링 (context engineering)의 위력이 어느 정도인지 보여주는 상징적인 현상으로 평가됩니다.