Code Bloat Triage (Triage du Gonflement de Code)

Identifier le code inutile, les dépendances superflues, les abstractions excessives et les fonctionnalités spéculatives sans réduire aveuglément le nombre de lignes. À utiliser lors des revues de refactoring, des audits de code généré par IA, des nettoyages axés sur la performance ou des vérifications de maintenabilité avant fusion.

Qu'est-ce que Code Bloat Triage (Triage du Gonflement de Code) ?

Cette compétence, `Code Bloat Triage`, permet aux développeurs d'identifier et de réduire la complexité injustifiée dans une base de code sans sacrifier l'exactitude, la gestion des erreurs, l'accessibilité, la sécurité ou la maintenabilité. Elle est conçue pour les revues de code, les audits de code généré par IA, les nettoyages de performance ou les vérifications avant fusion. Le workflow propose une approche structurée en sept étapes : identifier les exigences, inventorier les candidats au gonflement (logique dupliquée, branches mortes, dépendances inutilisées, abstractions inutiles), mesurer des métriques significatives (complexité cognitive, dépendances introduites, charge de revue), justifier chaque suppression par une exigence ou un échec, ordonner les changements du plus sûr au plus risqué, effectuer des tests de régression, et documenter les bénéfices et compromis. Les garde-fous interdisent la suppression de preuves de recherche, de contrôles de sécurité ou de cas d'échec connus uniquement pour réduire la taille des fichiers. La compétence produit un registre de décision listant les candidats, les raisons, les preuves et les sauvegardes conservées.

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Documentation

Que fait Code Bloat Triage (Triage du Gonflement de Code) ?

Objectif

Réduire la complexité injustifiée sans sacrifier l'exactitude, la gestion nécessaire des erreurs, l'accessibilité, la sécurité, les preuves ou la maintenabilité.

Workflow de Triage

  1. Identifier l'exigence réelle (utilisateur ou recherche) et ses tests pris en charge. Considérer la fonctionnalité et la sécurité comme des contraintes.
  2. Inventorier les candidats au gonflement : logique dupliquée, branches mortes, dépendances inutilisées, couches d'abstraction inutiles, configuration spéculative, wrappers redondants et fichiers générés surdimensionnés.
  3. Mesurer uniquement ce qui a du sens : complexité cognitive, dépendances introduites, taux de modification, couverture dupliquée, charge de revue et stabilité. Le nombre de lignes de code seul n'est pas une métrique de qualité.
  4. Pour chaque candidat, se demander : À quelle exigence ou échec cette partie répond-elle ? Remonter jusqu'à la preuve ; la conserver si nécessaire, même si verbeuse.
  5. Ordonner les modifications : supprimer l'inutilisé, consolider le dupliqué, simplifier les abstractions, puis optimiser les chemins chauds. Éviter une réécriture massive quand une correction locale suffit.
  6. Effectuer la plus petite modification réversible sous tests ; exécuter des tests positifs et de régression. Préserver le comportement et les contrats observés de l'extérieur.
  7. Signaler les bénéfices et les compromis. Si la suppression affaiblit la couverture ou obscurcit le comportement, ne pas fusionner la simplification.

Garde-fous

Ne pas supprimer les preuves de recherche, les validations, les limites d'approbation, les contrôles de sécurité ou les exemples d'échec connus uniquement pour réduire le nombre de fichiers. Ne pas introduire de nouvelles bibliothèques injustifiées pour de petites fonctionnalités. Ne pas modifier la sémantique de benchmarks figés sous prétexte de refactoring.

Livrable

Registre de décision listant les candidats, la raison, la preuve, le risque de changement et les sauvegardes conservées.

Critères de succès

Un relecteur doit pouvoir justifier chaque suppression et confirmer que le comportement pris en charge et les limites de confiance sont inchangés.

Individual skills in this repo

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