CommunityRédaction et éditiongithub.com

cursor/thermo-nuclear-code-quality-review

Réalisez une revue de maintenabilité extrêmement stricte pour la qualité d'abstraction, les fichiers gigantesques et la croissance de code spaghetti. Idéal pour une revue de qualité de code thermo-nucléaire, un audit approfondi de la qualité du code ou une évaluation de maintenabilité particulièrement sévère.

Qu'est-ce que thermo-nuclear-code-quality-review ?

Ce skill d'agent AI est conçu pour effectuer une revue de qualité de code drastique et exhaustive, ciblant spécifiquement les problèmes de maintenabilité profonde : qualité de l'abstraction, fichiers trop volumineux, et croissance du code spaghetti. Utile pour les développeurs et les équipes d'ingénierie logicielle qui souhaitent identifier rapidement les zones critiques nécessitant un refactoring urgent, notamment dans les bases de code legacy ou en croissance rapide. Il est compatible avec les agents AI comme Claude Code, Cursor ou Codex, et peut être utilisé comme outil d'audit ponctuel ou intégré dans un pipeline de révision de code. En se basant sur des règles de vérification strictes et des métriques de code (comme la complexité cyclomatique, la longueur des fichiers, la densité de duplication), le skill analyse chaque fichier et propose des rapports détaillés avec des recommandations concrètes. Les développeurs l'apprécient pour sa capacité à détecter les 'code smells' avancés et à imposer une discipline de maintenabilité rigoureuse.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/cursor/plugins/tree/main/skills/thermo-nuclear-code-quality-review

Installed? Explore more Rédaction et édition skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait thermo-nuclear-code-quality-review ?

Exécute une revue de maintenabilité extrêmement stricte pour la qualité d'abstraction, les fichiers volumineux et la croissance de code spaghetti. Utilisez-le pour une revue de qualité de code thermo-nucléaire, une revue thermo-nucléaire, un audit approfondi de la qualité du code, ou une revue de maintenabilité particulièrement sévère.

Instructions

Pour utiliser ce skill, demandez à l'agent AI d'effectuer une revue de qualité de code thermo-nucléaire sur un fichier, un répertoire, ou une base de code entière. Voici les critères de vérification :

Critères de vérification

  • Taille des fichiers : Tout fichier dépassant les 200 lignes est un candidat potentiel au refactoring.
  • Complexité cyclomatique : Toute fonction/méthode avec une complexité cyclomatique supérieure à 10 est un problème.
  • Duplication : Tout bloc de code dupliqué sur plus de 5 lignes doit être mis en évidence.
  • Problèmes d'abstraction : Recherche de couplage fort, de low cohesion, et du principe de responsabilité unique violé.
  • Commentaires inutiles ou obsolètes : Les commentaires qui ne sont pas nécessaires à la compréhension doivent être signalés.
  • Code spaghetti : Détection de conditions imbriquées profondément, de goto-like patterns, et de logique de contrôle confuse.

Comment lancer une revue

# Exemple de commande (à adapter selon votre agent)
review-code --strict --thermonuclear ./chemin/vers/votre/code

Support de plateformes

Ce skill est compatible avec les agents AI suivants :

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Tout autre agent AI supportant les skills markdown

Exemple de sortie

# Rapport de qualité de code thermo-nucléaire

## Fichier: src/main.js

- **Taille** : 342 lignes (Critique : dépasse la limite de 200)
- **Fonction `processOrder`** : Complexité cyclomatique de 15 (Limite: 10)
- **Bloc dupliqué** : Lignes 45-52 et 201-208 (Duplication de 7 lignes)
- **Problème d'abstraction** : La classe `OrderManager` gère à la fois la validation, le traitement et la notification (Violation du Principe de Responsabilité Unique)

Recommandations :
1. Refactorer `processOrder` en plusieurs fonctions plus petites.
2. Diviser le fichier en fichiers plus petits (max 200 lignes).
3. Extraire la logique de notification dans un service séparé.
4. Consolider les blocs dupliqués.

Notes importantes

  • Ce skill est très strict et produira de nombreuses alertes, même dans des bases de code bien écrites.
  • Utilisez-le pour identifier les zones de refactoring prioritaires plutôt que pour évaluer la qualité globale.
  • Combine-le avec d'autres métriques de qualité pour une analyse plus équilibrée.

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

Skills associés