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Code Bloat Triage

Encuentra código, dependencias, abstracciones y características especulativas innecesarias sin reducir ciegamente las líneas de código. Úsalo durante revisiones de refactorización, auditorías de código generado por IA, limpiezas centradas en el rendimiento o verificaciones de mantenibilidad previas a la fusión.

¿Qué es Code Bloat Triage?

Esta habilidad automatiza el proceso de identificación y eliminación segura de código innecesario en tus proyectos de software, evitando reducciones de líneas que comprometan la corrección, seguridad o mantenibilidad. Es útil para desarrolladores y equipos de ingeniería que realizan revisiones de refactorización, auditorías de código generado por IA, limpiezas de rendimiento o verificaciones de mantenibilidad antes de fusionar cambios. La habilidad soporta cualquier repositorio de código, plataforma o agente que entienda instrucciones en formato markdown y puede integrarse directamente en herramientas como Claude Code, Cursor, Codex o asistentes de codificación similares. Su enfoque metódico incluye un flujo de trabajo de siete pasos que va desde identificar requisitos hasta documentar decisiones en un registro de decisiones, garantizando que cada eliminación esté justificada y que las pruebas y contratos externos permanezcan intactos. Además, establece protecciones claras contra la eliminación de investigaciones, validaciones de seguridad o cambios que alteren puntos de referencia congelados.

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

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Documentación

¿Qué hace Code Bloat Triage?

Objetivo

Reducir la complejidad injustificada sin sacrificar corrección, manejo necesario de fallos, accesibilidad, seguridad, evidencia o mantenibilidad.

Flujo de trabajo de triaje

  1. Identificar el requerimiento real orientado al usuario o de investigación y sus pruebas compatibles. Tratar la funcionalidad y la seguridad como restricciones.
  2. Inventariar posibles inflados: lógica duplicada, ramas muertas, dependencias no utilizadas, capas innecesarias, configuración especulativa, envoltorios redundantes y archivos generados sobredimensionados.
  3. Medir solo lo que es significativo: complejidad cognitiva, dependencias introducidas, cambio de código, cobertura duplicada, carga de revisión y estabilidad. Las líneas de código por sí solas no son una métrica de calidad.
  4. Para cada candidato, preguntar: ¿Qué requerimiento o fallo respalda esto? Rastrear hasta la evidencia; conservarlo si es necesario, incluso si es verboso.
  5. Ordenar los cambios: eliminar lo no utilizado, consolidar lo duplicado, simplificar abstracciones, luego optimizar rutas críticas. Evitar una reescritura masiva cuando una corrección local sea suficiente.
  6. Hacer el cambio reversible más pequeño bajo pruebas; realizar comprobaciones positivas y de regresión. Preservar el comportamiento y los contratos observados externamente.
  7. Reportar beneficios y compensaciones. Si la eliminación debilita la cobertura u oscurece el comportamiento, no fusionar la simplificación.

Protecciones

No eliminar procedencia de investigación, validaciones, límites de aprobación, controles de seguridad o ejemplos de fallos conocidos simplemente para reducir el número de archivos. No agregar bibliotecas nuevas injustificadas para funciones pequeñas. No alterar la semántica de puntos de referencia congelados bajo una etiqueta de refactorización.

Salida

Registro de decisiones con candidatos, razón, prueba, riesgo del cambio y salvaguardas retenidas.

Criterios de éxito

Un revisor puede justificar cada eliminación y confirmar que el comportamiento compatible y los límites de confianza no han cambiado.

Individual skills in this repo

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