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orch-refine-code

動作を変えずにコードの構造を改善するリファクタリングを調整します。テストがグリーンであることを確認し、振る舞いを変えずに再構築し、テストをグリーンに保ち、レビューを経て制限付きでコミットします。構造は改善したいが動作は変えたくない場合に使用します。

orch-refine-code とは?

このスキルは、コードの構造を改善するためのリファクタリングプロセスを体系的に調整します。`orch-pipeline` エンジン(共有パイプライン)をラップし、「振る舞いはそのままに、構造だけを改善する」という厳格なルールに従って、関数の抽出、重複の除去、デッドコードの削除、ネストの低減、命名の明確化などを実行します。 主なフェーズは、リファクタリング計画(フェーズ2)、テスト実行によるグリーン維持(フェーズ4)、コードレビューとコミット(フェーズ5-6)で構成され、新たな振る舞いテストは作成しません。既存のテストスイートを安全網として、各変更後にテストを再実行し、常にグリーンな状態を保ちます。 対応プラットフォームとしては、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントと連携して動作し、特に`refactor-cleaner`エージェント(knip / depcheck / ts-pruneを実行)と連携してデッドコードや重複の除去を安全に行います。 このスキルを使用する際は、必ず`refactor:`コミットメッセージでコミットし、Gitゲート(Gate 1: 計画承認、Gate 2: コミット前承認)を経て、振る舞いが変更されていないことを人間が確認します。動作を変更するリファクタリングには`orch-change-feature`や`orch-fix-defect`を使用すべきです。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/orch-refine-code

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ドキュメント

orch-refine-code は何をしますか?

アクター · アクション · ターゲット: orch · refine · code。orch-pipeline の共有エンジンをラップした薄いラッパー。

使用するタイミング

  • 同じ振る舞い、より良い構造: モジュールの抽出、重複の除去、デッドコードの削除、ネストの低減、明確化のためのリネーム。
  • 関連スキルとの区別: もし振る舞いが少しでも変わるなら、このスキルは間違いです(orch-change-feature / orch-fix-defect を使用してください)。

操作設定

  • デフォルトのサイズフロア: 標準 — リファクタリングは複数のファイルに影響します。
  • フェーズマスク: 0 → 2(リファクタリング計画) → 4(グリーン維持) → 5 → 6。新しい振る舞いテストは書きません — 既存のテストスイートが安全網です。
  • 最初の一手(フェーズ4): コードに触れる前に、関連するテストが存在しグリーンであることを確認します。カバレッジが薄い場合は、最初に特性テストを追加します。その後、小さなステップでリファクタリングし、各ステップ後にテストを再実行します。

動作の仕組み

  1. 上記の設定で orch-pipeline エンジンを実行します。
  2. デッドコード/重複の除去スイープでは、refactor-cleaner エージェントに委任します(knip / depcheck / ts-prune を実行し、安全に削除します)。
  3. ゲート 1(リファクタリング計画)とゲート 2(コミット前)で停止します。
  4. refactor: としてコミットします — 差分は振る舞いが中立でなければなりません。

例

orch-refine-code: poller.py から NWS HTTP クライアントを抽出
→ テストがグリーンであることを確認 → 抽出計画  [ゲート 1: 承認]
→ 小さなステップで移動、テストは常にグリーン → コードレビュー
→ refactor: でコミット  [ゲート 2: 承認]

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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