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bloat-detector

majiayu000
Aktualisiert 23 days ago
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Diese Claude Skill erkennt Codebase-Aufblähung durch fortschreitende Analyse von totem Code, Duplizierung, Komplexität und Dokumentationsproblemen. Sie ist ideal für vierteljährliche Wartung, Bereinigung vor Veröffentlichungen oder vor Refactoring, wenn ausreichend Kontext vorhanden ist. Vermeiden Sie die Nutzung während aktiver Feature-Entwicklung oder bei der Behebung zeitkritischer Fehler.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/bloat-detector

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

GitHub Repository

majiayu000/claude-skill-registry
Pfad: skills/bloat-detector
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Diese Fähigkeit verwaltet Kontextlimits automatisch, indem sie verbleibende Arbeit an einen neuen Subagenten delegiert, sobald die Nutzung 80% erreicht. Sie ermöglicht eine nahtlose Fortsetzung langlaufender Aufgaben ohne manuelles Eingreifen oder Unterbrechung des Arbeitsablaufs. Entwickler sollten sie für die automatisierte Kontextverwaltung bei länger andauernden Operationen verwenden.

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Die Clear-Context-Fähigkeit verwaltet automatisch Claudes Kontextfenster, indem sie verbleibende Aufgaben an einen neuen Subagenten delegiert, sobald die Nutzung 80% erreicht. Dies ermöglicht eine nahtlose Fortsetzung langlaufender Aufgaben, ohne manuelles Eingreifen oder Unterbrechung des Arbeitsablaufs zu erfordern. Entwickler sollten sie für automatische Kontextverwaltung während längerer Operationen einsetzen.

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Diese Fähigkeit verwaltet proaktiv Claudes Kontextfenster, indem sie MECW-Prinzipien anwendet, um die Nutzung unter 50 % zu halten. Sie wird ausgelöst, wenn der Kontextdruck hoch ist oder vor komplexen mehrstufigen Aufgaben, und optimiert durch Zerlegung und Workflow-Aufteilung. Entwickler sollten sie für kontextintensive Operationen verwenden, sie jedoch für einfache Aufgaben oder bei bereits genutzten Toolchains vermeiden.

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Diese Fähigkeit erkennt Codebase-Aufblähung durch progressive Analyse von totem Code, Duplizierung und Komplexität. Sie ist für den Einsatz während der vierteljährlichen Wartung, der Bereinigung vor Veröffentlichung oder vor Refactoring in Codebasen mit über 1000 Zeilen konzipiert. Zu den Kernfunktionen gehören die Integration statischer Analyse und die Identifizierung von KI-generierter oder dokumentationsbedingter Aufblähung.

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