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Code-Bloat-Triage

Finde unnötigen Code, Abhängigkeiten, Abstraktionen und spekulative Features, ohne blind Zeilen zu minimieren. Verwende es bei Refactoring-Reviews, KI-generierten Code-Audits, leistungsorientierten Bereinigungen oder Pre-Merge-Wartbarkeitschecks.

Was ist Code-Bloat-Triage?

Diese Skill führt eine systematische Reduzierung von Code-Aufblähung durch, ohne dabei Korrektheit, notwendige Fehlerbehandlung, Barrierefreiheit, Sicherheit, Beweise oder Wartbarkeit zu beeinträchtigen. Es richtet sich an Entwickler, die Refactoring-Reviews, KI-generierte Code-Audits, leistungsorientierte Bereinigungen oder Pre-Merge-Wartbarkeitschecks durchführen. Die Skill unterstützt eine workflow-basierte Vorgehensweise: Zunächst werden die tatsächlichen Anforderungen und Tests identifiziert, dann Kandidaten für Aufblähung wie doppelte Logik, tote Zweige, ungenutzte Abhängigkeiten und spekulative Konfigurationen inventarisiert. Entscheidungen werden anhand sinnvoller Metriken wie kognitive Komplexität, eingeführte Abhängigkeiten und Code-Churn getroffen – Zeilenanzahl allein ist kein Qualitätsmerkmal. Jede Änderung muss getestet und umkehrbar sein; Berichte über Nutzen und Kompromisse sind erforderlich. Sicherheitsprüfungen, Forschungsprovenienz und bekannte Fehlerbeispiele dürfen nicht gelöscht werden. Plattformunabhängig – einsetzbar in jeder Codebasis mit Versionskontrolle.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/AjaneeI/agent-skills/tree/HEAD/skills/code-bloat-triage

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Dokumentation

Was macht Code-Bloat-Triage?

Ziel

Reduziere ungerechtfertigte Komplexität, ohne Korrektheit, notwendige Fehlerbehandlung, Barrierefreiheit, Sicherheit, Beweise oder Wartbarkeit zu opfern.

Triage-Workflow

  1. Identifiziere die tatsächliche benutzerorientierte oder Forschungsanforderung und die dazugehörigen unterstützten Tests. Behandle Funktionalität und Sicherheit als Randbedingungen.
  2. Erstelle ein Inventar von Kandidaten für Code-Aufblähung: doppelte Logik, tote Zweige, ungenutzte Abhängigkeiten, unnötige Schichten, spekulative Konfigurationen, redundante Wrapper und übermäßig große generierte Dateien.
  3. Messe nur das, was bedeutsam ist: kognitive Komplexität, eingeführte Abhängigkeiten, Code-Churn, doppelte Abdeckung, Review-Aufwand und Stabilität. Die Anzahl der Codezeilen allein ist keine Qualitätsmetrik.
  4. Frage für jeden Kandidaten: Welche Anforderung oder welchen Fehler unterstützt dies? Führe den Nachweis; behalte es bei, wenn nötig, auch wenn ausführlich.
  5. Ordne Änderungen: Lösche ungenutzte, konsolidiere doppelte, vereinfache Abstraktionen, dann optimiere heiße Pfade. Vermeide eine umfassende Umschreibung, wenn eine lokale Korrektur ausreicht.
  6. Führe die kleinste umkehrbare Änderung unter Tests durch; führe positive und Regressionstests durch. Bewahre das Verhalten und extern beobachtete Verträge.
  7. Berichte über Nutzen und Kompromisse. Wenn die Entfernung die Abdeckung schwächt oder das Verhalten verschleiert, führe die Vereinfachung nicht zusammen.

Schutzmaßnahmen

Kein Löschen von Forschungsprovenienz, Validierungen, Genehmigungsgrenzen, Sicherheitschecks oder bekannten Fehlerbeispielen, nur um die Dateianzahl zu reduzieren. Keine ungerechtfertigten neuen Bibliotheken für kleine Funktionen. Ändere keine eingefrorenen Benchmark-Semantiken unter dem Etikett einer Refaktorisierung.

Ausgabe

Entscheidungsregister mit Kandidaten, Grund, Nachweis, Änderungsrisiko und beibehaltenen Schutzmaßnahmen.

Erfolgskriterien

Ein Review kann jede Entfernung rechtfertigen und bestätigen, dass unterstütztes Verhalten und Vertrauensgrenzen unverändert sind.

Individual skills in this repo

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