정보
이 기술은 동일한 작업을 수행하지만 이름이나 구현이 다른 의미론적 중복 함수를 코드베이스에서 식별합니다. 이는 LLM 생성 코드에서 흔히 나타나는 현상입니다. 이 기술은 고전적인 추출 방식과 LLM 기반 의도 클러스터링을 결합한 2단계 접근법을 사용하여 구문 분석 도구가 놓치는 중복을 찾아냅니다. 개발자는 코드베이스를 감사하거나 리팩토링할 때 유틸리티 함수를 통합할 기회를 발견하기 위해 이 기술을 사용해야 합니다.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add obra/superpowers-lab -a claude-code/plugin add https://github.com/obra/superpowers-labgit clone https://github.com/obra/superpowers-lab.git ~/.claude/skills/finding-duplicate-functionsClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
Finding Duplicate-Intent Functions
Overview
LLM-generated codebases accumulate semantic duplicates: functions that serve the same purpose but were implemented independently. Classical copy-paste detectors (jscpd) find syntactic duplicates but miss "same intent, different implementation."
This skill uses a two-phase approach: classical extraction followed by LLM-powered intent clustering.
When to Use
- Codebase has grown organically with multiple contributors (human or LLM)
- You suspect utility functions have been reimplemented multiple times
- Before major refactoring to identify consolidation opportunities
- After jscpd has been run and syntactic duplicates are already handled
Quick Reference
| Phase | Tool | Model | Output |
|---|---|---|---|
| 1. Extract | scripts/extract-functions.sh | - | catalog.json |
| 2. Categorize | scripts/categorize-prompt.md | haiku | categorized.json |
| 3. Split | scripts/prepare-category-analysis.sh | - | categories/*.json |
| 4. Detect | scripts/find-duplicates-prompt.md | opus | duplicates/*.json |
| 5. Report | scripts/generate-report.sh | - | report.md |
Process
digraph duplicate_detection {
rankdir=TB;
node [shape=box];
extract [label="1. Extract function catalog\n./scripts/extract-functions.sh"];
categorize [label="2. Categorize by domain\n(haiku subagent)"];
split [label="3. Split into categories\n./scripts/prepare-category-analysis.sh"];
detect [label="4. Find duplicates per category\n(opus subagent per category)"];
report [label="5. Generate report\n./scripts/generate-report.sh"];
review [label="6. Human review & consolidate"];
extract -> categorize -> split -> detect -> report -> review;
}
Phase 1: Extract Function Catalog
./scripts/extract-functions.sh src/ -o catalog.json
Options:
-o FILE: Output file (default: stdout)-c N: Lines of context to capture (default: 15)-t GLOB: File types (default:*.ts,*.tsx,*.js,*.jsx)--include-tests: Include test files (excluded by default)
Test files (*.test.*, *.spec.*, __tests__/**) are excluded by default since test utilities are less likely to be consolidation candidates.
Phase 2: Categorize by Domain
Dispatch a haiku subagent using the prompt in scripts/categorize-prompt.md.
Insert the contents of catalog.json where indicated in the prompt template. Save output as categorized.json.
Phase 3: Split into Categories
./scripts/prepare-category-analysis.sh categorized.json ./categories
Creates one JSON file per category. Only categories with 3+ functions are worth analyzing.
Phase 4: Find Duplicates (Per Category)
For each category file in ./categories/, dispatch an opus subagent using the prompt in scripts/find-duplicates-prompt.md.
Save each output as ./duplicates/{category}.json.
Phase 5: Generate Report
./scripts/generate-report.sh ./duplicates ./duplicates-report.md
Produces a prioritized markdown report grouped by confidence level.
Phase 6: Human Review
Review the report. For HIGH confidence duplicates:
- Verify the recommended survivor has tests
- Update callers to use the survivor
- Delete the duplicates
- Run tests
High-Risk Duplicate Zones
Focus extraction on these areas first - they accumulate duplicates fastest:
| Zone | Common Duplicates |
|---|---|
utils/, helpers/, lib/ | General utilities reimplemented |
| Validation code | Same checks written multiple ways |
| Error formatting | Error-to-string conversions |
| Path manipulation | Joining, resolving, normalizing paths |
| String formatting | Case conversion, truncation, escaping |
| Date formatting | Same formats implemented repeatedly |
| API response shaping | Similar transformations for different endpoints |
Common Mistakes
Extracting too much: Focus on exported functions and public methods. Internal helpers are less likely to be duplicated across files.
Skipping the categorization step: Going straight to duplicate detection on the full catalog produces noise. Categories focus the comparison.
Using haiku for duplicate detection: Haiku is cost-effective for categorization but misses subtle semantic duplicates. Use Opus for the actual duplicate analysis.
Consolidating without tests: Before deleting duplicates, ensure the survivor has tests covering all use cases of the deleted functions.
GitHub 저장소
자주 묻는 질문
finding-duplicate-functions Skill이란 무엇인가요?
finding-duplicate-functions은(는) obra이(가) 만든 Claude Skill입니다. Skill은 Claude가 필요할 때 불러오는 지침과 리소스를 묶어 추가 프롬프트 없이 finding-duplicate-functions 관련 작업을 수행할 수 있게 합니다.
finding-duplicate-functions은(는) 어떻게 설치하나요?
이 페이지의 설치 명령을 사용하세요. finding-duplicate-functions을(를) Claude Code 플러그인으로 추가하거나 저장소를 skills 디렉터리에 복제한 다음 Claude를 다시 시작해 Skill을 불러옵니다.
finding-duplicate-functions은(는) 어떤 카테고리에 속하나요?
finding-duplicate-functions은(는) 메타 카테고리에 속합니다.
finding-duplicate-functions은(는) 무료로 사용할 수 있나요?
네. finding-duplicate-functions은(는) AIMCP에 등록되어 있으며 무료로 설치할 수 있습니다.
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