Code Bloat Triage

Encontre código desnecessário, dependências, abstrações e funcionalidades especulativas sem minimizar cegamente linhas de código. Use durante revisões de refatoração, auditorias de código gerado por IA, limpezas focadas em desempenho ou verificações de manutenibilidade pré-merge.

O que é Code Bloat Triage?

O Code Bloat Triage é uma skill especializada para agentes de IA que ajuda a identificar e remover complexidade injustificada em bases de código, sem sacrificar correção, segurança, acessibilidade ou manutenibilidade. Ela é ideal para desenvolvedores e agentes de IA durante revisões de refatoração, auditorias de código gerado por IA, limpezas de desempenho e verificações de manutenibilidade antes do merge. A skill funciona seguindo um fluxo de trabalho estruturado: primeiro, identifica os requisitos reais e testes suportados; em seguida, inventaria possíveis inchaços como lógica duplicada, ramos mortos, dependências não utilizadas e abstrações desnecessárias; depois, mede métricas significativas como complexidade cognitiva e carga de revisão; e, por fim, ordena as mudanças de forma segura (excluir não utilizado, consolidar duplicado, simplificar abstrações e otimizar caminhos críticos). Ela é compatível com agentes de IA como Claude Code, Cursor e Codex, e inclui guardrails importantes para evitar a remoção de código essencial, como proveniência de pesquisa, validações, limites de aprovação, verificações de segurança e exemplos de falha conhecidos. O resultado é um registro de decisões que documenta cada candidato, motivo, prova, risco da mudança e salvaguardas retidas.

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

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Documentação

O que Code Bloat Triage faz?

Objetivo

Reduzir complexidade injustificada sem sacrificar corretude, tratamento necessário de falhas, acessibilidade, segurança, evidência ou manutenibilidade.

Fluxo de trabalho de triagem

  1. Identifique o requisito real voltado ao usuário ou de pesquisa e seus testes suportados. Trate funcionalidade e segurança como restrições.
  2. Faça um inventário de candidatos a inchaço: lógica duplicada, ramos mortos, dependências não utilizadas, camadas desnecessárias, configuração especulativa, wrappers redundantes e arquivos gerados superdimensionados.
  3. Meça apenas o que é significativo: complexidade cognitiva, dependências introduzidas, churn de código, cobertura duplicada, carga de revisão e estabilidade. Linhas de código sozinhas não são uma métrica de qualidade.
  4. Para cada candidato, pergunte: Que requisito ou falha isso suporta? Rastreie até a evidência; mantenha se necessário, mesmo que verboso.
  5. Ordene as mudanças: excluir não utilizado, consolidar duplicado, simplificar abstrações, depois otimizar caminhos críticos. Evite uma reescrita abrangente quando uma correção local for suficiente.
  6. Faça a menor alteração reversível sob testes; realize verificações positivas e de regressão. Preserve o comportamento e os contratos observados externamente.
  7. Relate benefícios e trade-offs. Se a remoção enfraquecer a cobertura ou obscurecer o comportamento, não mescle a simplificação.

Guardrails

Não excluir proveniência de pesquisa, validações, limites de aprovação, verificações de segurança ou exemplos de falha conhecidos meramente para reduzir a contagem de arquivos. Nenhuma nova biblioteca injustificada para recursos pequenos. Não alterar semânticas de benchmark congeladas sob o rótulo de refatoração.

Saída

Registro de decisões com candidatos, motivo, prova, risco da mudança e salvaguardas retidas.

Critérios de sucesso

Um revisor pode justificar cada remoção e confirmar que o comportamento suportado e os limites de confiança permanecem inalterados.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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