ai-slop-cleaner

AI Slop Cleaner (Limpiador de Slop de IA)

Usa este skill para limpiar código basura generado por IA sin desviar el alcance ni cambiar el comportamiento esperado. En OMC, este es el flujo de trabajo acotado de limpieza para código que funciona pero se siente inflado, repetitivo, débilmente probado o sobre-abstraído.

Cuándo Usarlo

Usa este skill cuando:

• el usuario dice explícitamente deslop, anti-slop o AI slop
• la solicitud es limpiar o refactorizar código que se siente ruidoso, repetitivo o demasiado abstracto
• una implementación posterior dejó lógica duplicada, código muerto, capas envolventes, fugas de límites o cobertura de regresión débil
• el usuario desea un pase anti-slop solo para revisores mediante --review
• el objetivo es la simplificación y limpieza, no la entrega de nuevas funcionalidades

Cuándo No Usarlo

No uses este skill cuando:

• la tarea es principalmente una nueva funcionalidad o un cambio de producto
• el usuario desea un rediseño amplio en lugar de un pase de limpieza incremental
• la solicitud es una refactorización genérica sin intención de simplificación o anti-slop
• el comportamiento es demasiado difuso para protegerlo con pruebas o un plan de verificación concreto

Postura de Ejecución en OMC

• Preserva el comportamiento a menos que el usuario solicite explícitamente cambios de comportamiento.
• Bloquea el comportamiento con pruebas de regresión enfocadas primero, siempre que sea práctico.
• Escribe un plan de limpieza antes de editar código.
• Prefiere la eliminación sobre la adición.
• Reutiliza utilidades y patrones existentes antes de introducir nuevos.
• Evita nuevas dependencias a menos que el usuario lo solicite explícitamente.
• Mantén los diffs pequeños, reversibles y centrados en olores.
• Sé conciso y denso en evidencia: inspecciona, edita, verifica e informa.
• Trata las nuevas instrucciones del usuario como actualizaciones de alcance local sin descartar restricciones anteriores no conflictivas.

Uso de Lista de Archivos Acotada

Este skill puede limitarse a una lista explícita de archivos o al ámbito de archivos modificados cuando el solicitante ya conoce la superficie de limpieza segura.

• Buen ajuste: oh-my-claudecode:ai-slop-cleaner skills/ralph/SKILL.md skills/ai-slop-cleaner/SKILL.md
• Buen ajuste: una sesión de Ralph que entrega solo los archivos modificados en esa sesión
• Preserva el mismo flujo de trabajo seguro para regresiones incluso cuando el alcance es una lista corta de archivos
• No expandas silenciosamente un alcance de archivos modificados a un trabajo de limpieza más amplio a menos que el usuario lo solicite explícitamente

Integración con Ralph

Ralph puede invocar este skill como un pase de limpieza acotado posterior a la revisión.

• En ese flujo de trabajo, el limpiador se ejecuta en modo estándar (no --review)
• El alcance de la limpieza son solo los archivos modificados en la sesión de Ralph
• Después del pase de limpieza, Ralph vuelve a ejecutar la verificación de regresión antes de finalizar
• --review sigue siendo el modo de seguimiento solo para revisores, no la ruta de integración predeterminada de Ralph

Modo Revisión (--review)

--review es un pase solo para revisores una vez que se ha redactado el trabajo de limpieza. Existe para preservar una separación explícita escritor/revisor para el trabajo anti-slop.

• Pase de escritor: realiza los cambios de limpieza con el comportamiento bloqueado por pruebas.
• Pase de revisor: inspecciona el plan de limpieza, los archivos modificados y la evidencia de verificación.
• El mismo pase no debe a la vez escribir y auto-aprobar una limpieza de alto impacto sin un paso de revisión separado.

En modo revisión:

1. No empieces editando archivos.
2. Revisa el plan de limpieza, los archivos modificados y la cobertura de regresión.
3. Verifica específicamente:
   • código muerto sobrante o exportaciones no utilizadas
   • lógica duplicada que debería haberse consolidado
   • envoltorios innecesarios o abstracciones que aún difuminan los límites
   • pruebas faltantes o verificación débil del comportamiento preservado
   • limpieza que parece haber cambiado el comportamiento sin intención
4. Produce un veredicto de revisor con los seguimientos requeridos.
5. Entrega los cambios necesarios a un pase de escritor separado en lugar de arreglar y aprobar en un solo paso.

Flujo de Trabajo

1. Proteger el comportamiento actual primero

   • Identifica lo que debe permanecer igual.
   • Agrega o ejecuta las pruebas de regresión más estrechas necesarias antes de editar.
   • Si las pruebas no pueden ir primero, registra el plan de verificación explícitamente antes de tocar el código.

2. Escribir un plan de limpieza antes del código

   • Acota el pase a los archivos o área de funcionalidad solicitados.
   • Enumera los olores concretos que eliminar.
   • Ordena el trabajo desde la eliminación más segura hasta la consolidación más riesgosa.

3. Clasificar el slop antes de editar

   • Duplicación: lógica repetida, ramas copiadas y pegadas, ayudantes redundantes
   • Código muerto: código no usado, ramas inalcanzables, banderas obsoletas, sobras de depuración
   • Abstracción innecesaria: envoltorios de paso, indirección especulativa, capas de ayudante de un solo uso
   • Violaciones de límites: acoplamiento oculto, responsabilidades mal colocadas, importaciones o efectos secundarios de capa incorrecta
   • Pruebas faltantes: comportamiento no bloqueado, cobertura de regresión débil, huecos en casos límite
   • Valores predeterminados de UI/diseño: patrones visuales genéricos que hacen que una interfaz construida por IA se sienta no revisada

Lista de Verificación para Revisor de UI/Diseño

Úsalos como indicaciones de revisión, no como prohibiciones absolutas. Mantén las elecciones intencionales de marca, accesibilidad, densidad de producto o sistema de diseño cuando tengan una justificación clara.

• Legibilidad en coreano: marca el texto del cuerpo configurado alrededor de 11-12px; el texto del cuerpo en coreano generalmente necesita al menos 14px a menos que se aplique una excepción validada de datos densos.
• Moderación de sombras: cuestiona sombras de caja en cada superficie, logo, fondo, tarjeta o icono; mantén las sombras solo donde aclaren la elevación o interacción.
• Jerarquía de contenido: elimina el relleno repetitivo de ceja/título/descripción/<p> extra cuando el título ya transmite el mensaje; evita insignias genéricas de emoji a menos que sean parte de la voz del producto.
• Fundamento de paleta: desafía las paletas predeterminadas azul/púrpura de IA, especialmente #3B82F6 tipo Tailwind, cuando no exista una justificación de marca o sistema.
• Ritmo de diseño: evita cuadrículas uniformes demasiado perfectas de 3 o 4 columnas cuando el contexto del producto se beneficia de ritmo, énfasis, asimetría, tratamiento de carrusel/bento o pesos de tarjeta variados.
• Moderación de degradados: atenúa los degradados extremos a menos que la marca posea deliberadamente ese lenguaje visual.

4. Ejecutar un pase centrado en un olor a la vez

   • Pase 1: Eliminación de código muerto
   • Pase 2: Eliminación de duplicados
   • Pase 3: Limpieza de nombres y manejo de errores
   • Pase 4: Refuerzo de pruebas
   • Vuelve a ejecutar la verificación específica después de cada pase.
   • No agrupes refactorizaciones no relacionadas en el mismo conjunto de ediciones.

5. Ejecutar las compuertas de calidad

   • Mantén las pruebas de regresión en verde.
   • Ejecuta las pruebas relevantes de lint, typecheck y unitarias/de integración para el área tocada.
   • Ejecuta las comprobaciones estáticas o de seguridad existentes cuando estén disponibles.
   • Si una compuerta falla, corrige el problema o retira la limpieza riesgosa en lugar de forzarla.

6. Cerrar con un informe denso en evidencia Siempre informa:

   • Archivos modificados
   • Simplificaciones
   • Bloqueo de comportamiento / ejecución de verificación
   • Riesgos restantes

Uso

• /oh-my-claudecode:ai-slop-cleaner <objetivo>
• /oh-my-claudecode:ai-slop-cleaner <objetivo> --review
• /oh-my-claudecode:ai-slop-cleaner <archivo-a> <archivo-b> <archivo-c>
• Desde Ralph: ejecuta el limpiador solo en los archivos modificados de la sesión de Ralph, luego regresa a Ralph para la verificación de regresión posterior a la limpieza

Buenos Ajustes

Bueno: deslop este módulo: demasiados envoltorios, ayudantes duplicados y código muerto

Bueno: limpia el slop de IA en src/auth y ajusta los límites sin cambiar el comportamiento

Malo: refactoriza auth para soportar SSO

Malo: limpia el formato