AI Slop Cleaner 是做什麼的？
使用此技能來清理 AI 生成的程式碼垃圾，而不會偏離範圍或改變預期行為。在 OMC 中，這是針對程式碼正常運作但感覺臃腫、重複、測試不足或過度抽象的有限清理工作流程。
使用時機
在以下情況使用此技能：
- 使用者明確提到
deslop、anti-slop或AI slop - 要求清理或重構感覺雜亂、重複或過度抽象的程式碼
- 後續實作留下了重複邏輯、死程式碼、包裝層、邊界洩漏或薄弱的回歸覆蓋
- 使用者希望透過
--review進行僅限審查者的反垃圾清理 - 目標是簡化和清理，而非交付新功能
不使用時機
在以下情況不要使用此技能：
- 主要任務是建置新功能或產品變更
- 使用者想要的是廣泛的重新設計，而非漸進式的清理
- 請求是通用的重構，沒有簡化或反垃圾意圖
- 行為過於不明確，無法透過測試或具體的驗證計畫來保護
OMC 執行姿態
- 除非使用者明確要求變更行為，否則保留行為。
- 只要可行，優先使用聚焦的回歸測試鎖定行為。
- 在編輯程式碼之前先撰寫清理計畫。
- 偏好刪除而非新增。
- 在引入新模式之前，先重複使用現有的工具與模式。
- 除非使用者明確要求，否則避免新增相依套件。
- 保持差異（diff）小、可逆轉，並專注於程式碼壞味道。
- 保持簡潔且證據密集：檢查、編輯、驗證、報告。
- 將新的使用者指示視為局部範圍更新，但不要捨棄先前未衝突的限制條件。
限定檔案列表使用
當呼叫者已知安全的清理範圍時，此技能可限定於明確的檔案列表或已變更的檔案範圍。
- 適用情境：
oh-my-claudecode:ai-slop-cleaner skills/ralph/SKILL.md skills/ai-slop-cleaner/SKILL.md - 適用情境：Ralph 會話僅交接該會話中變更的檔案
- 即使範圍是很短的檔案列表，也應保持相同的回歸安全工作流程
- 除非使用者明確要求，否則不要將已變更檔案範圍靜默擴展為更廣泛的清理工作
Ralph 整合
Ralph 可以將此技能作為有限制的審查後清理工作來呼叫。
- 在該流程中，清理器以標準模式（而非
--review）執行 - 清理範圍僅限於 Ralph 會話中變更的檔案
- 清理完成後，Ralph 會在完成前重新執行回歸驗證
--review仍然是僅限審查者的後續模式，而非 Ralph 整合的預設路徑
審查模式 (--review)
--review 是針對清理工作草稿完成後的僅限審查者模式。它存在是為了在反垃圾工作中保持明確的撰寫者/審查者分離。
- 撰寫者階段：進行清理變更，並透過測試鎖定行為。
- 審查者階段：檢查清理計畫、變更的檔案以及驗證證據。
- 同一個階段不得同時撰寫並自行批准高影響力的清理，除非有獨立的審查步驟。
在審查模式中：
- 不要從編輯檔案開始。
- 審查清理計畫、變更的檔案以及回歸覆蓋。
- 特別檢查：
- 遺留的死程式碼或未使用的匯出
- 應該被合併的重複邏輯
- 仍然模糊邊界的不必要包裝或抽象
- 缺少測試或驗證保留行為的薄弱驗證
- 看起來無意中改變了行為的清理
- 產生包含必要後續行動的審查結論。
- 將需要的變更交回給獨立的撰寫者階段，而非在一次步驟中修復並批准。
工作流程
-
首先保護當前行為
- 識別哪些必須保持不變。
- 在編輯之前，先新增或執行最狹義的回歸測試。
- 如果無法先寫測試，請在接觸程式碼之前明確記錄驗證計畫。
-
在撰寫程式碼之前先寫清理計畫
- 將階段限定於請求的檔案或功能區域。
- 列出要移除的具體壞味道。
- 將工作從最安全的刪除排序到風險較高的合併。
-
在編輯之前分類垃圾
- 重複 — 重複的邏輯、複製貼上的分支、冗餘的輔助函式
- 死程式碼 — 未使用的程式碼、不可達的分支、過時的旗標、除錯遺留物
- 不必要的抽象 — 單純傳遞的包裝器、投機的間接層、單次使用的輔助層
- 邊界違規 — 隱藏的耦合、錯置的責任、錯誤層級的匯入或副作用
- 缺少測試 — 行為未鎖定、回歸覆蓋薄弱、邊界案例遺漏
- UI/設計預設值 — 讓 AI 建構的介面感覺未經審查的一般視覺模式
UI/設計審查者檢查清單
將這些視為審查提示，而非絕對禁令。當有明確依據時，保留有意的品牌、無障礙、產品密度或設計系統選擇。
- 韓文可讀性： 標記設定在約 11-12px 的正文字體；韓文正文通常需要至少 14px，除非有經過驗證的密集資料例外情況。
- 陰影節制： 質疑每個表面、標誌、背景、卡片或圖示上的方塊陰影；僅在陰影能闡明層級或互動時保留。
- 內容層級： 當標題已承載訊息時，移除重複的眉題/標題/描述/額外的
<p>填充；除非是產品語音的一部分，否則避免使用通用的表情符號徽章。 - 調色盤依據： 挑戰預設的 AI 藍色/紫色調色盤，尤其是 Tailwind 風格的
#3B82F6，當沒有品牌或系統依據時。 - 佈局節奏： 當產品內容受益於節奏、強調、不對稱、輪播/彎曲排版或可變卡片權重時，避免過度完美的 3 或 4 欄均勻網格。
- 漸變節制： 除非品牌刻意擁有該視覺語言，否則降低極端漸變的強度。
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一次執行一個專注於壞味道的階段
- 第一階段：刪除死程式碼
- 第二階段：移除重複邏輯
- 第三階段：命名與錯誤處理清理
- 第四階段：強化測試
- 每個階段後重新執行針對性的驗證。
- 不要將無關的重構捆綁到同一組編輯中。
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執行品質閘門
- 保持回歸測試通過。
- 對受影響的區域執行相關的 lint、型別檢查以及單元/整合測試。
- 在可用時執行現有的靜態或安全性檢查。
- 如果某個閘門失敗，請修正問題或撤銷風險較高的清理，而非強行通過。
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以證據密集的報告結尾 始終報告：
- 已變更的檔案
- 簡化項目
- 行為鎖定 / 驗證執行
- 剩餘風險
使用方式
/oh-my-claudecode:ai-slop-cleaner <目標>/oh-my-claudecode:ai-slop-cleaner <目標> --review/oh-my-claudecode:ai-slop-cleaner <檔案A> <檔案B> <檔案C>- 從 Ralph：僅對 Ralph 會話中變更的檔案執行清理器，然後返回 Ralph 進行清理後的回歸驗證
適用情境
適用： deslop 這個模組：太多包裝器、重複的輔助函式和死程式碼
適用： 清理 src/auth 中的 AI 垃圾，並在不改變行為的情況下收緊邊界
不適用： 重構 auth 以支援 SSO
不適用： 清理格式