clean-codebase
О программе
Этот навык выполняет автоматизированную очистку кодовой базы, удаляя мёртвый код и неиспользуемые импорты, исправляя предупреждения линтера и нормализуя форматирование. Он предназначен для использования, когда технический долг накапливается в ходе быстрой разработки, без изменения бизнес-логики или архитектуры. Инструмент сосредоточен на исправимых проблемах статического анализа и несогласованностях форматирования во всей кодовой базе.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/clean-codebaseСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
clean-codebase
Use When
Codebase has hygiene debt:
- Lint warns piled up during rapid dev
- Unused imports + vars clutter files
- Dead code paths never removed
- Formatting inconsistent across files
- Static analysis reports fixable issues
Do NOT use for architectural refactor, bug fixes, or business logic changes. This = hygiene + automated cleanup only.
In
| Param | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
codebase_path | string | Yes | Absolute path to codebase root |
language | string | Yes | Primary language (js, python, r, rust, etc.) |
cleanup_mode | enum | No | safe (default) or aggressive |
run_tests | boolean | No | Run test suite after cleanup (default: true) |
backup | boolean | No | Create backup before deletion (default: true) |
Do
Step 1: Pre-Cleanup Assessment
Measure current state → quantify gains later.
# Count lint warnings by severity
lint_tool --format json > lint_before.json
# Count lines of code
cloc . --json > cloc_before.json
# List unused symbols (language-dependent)
# JavaScript/TypeScript: ts-prune or depcheck
# Python: vulture
# R: lintr unused function checks
→ Baseline metrics saved to lint_before.json + cloc_before.json
If err: Lint tool not found → skip automated fixes, manual review
Step 2: Fix Automated Lint Warnings
Apply safe auto fixes (spacing, quotes, semis, trailing ws).
JavaScript/TypeScript:
eslint --fix .
prettier --write .
Python:
black .
isort .
ruff check --fix .
R:
Rscript -e "styler::style_dir('.')"
Rust:
cargo fmt
cargo clippy --fix --allow-dirty
→ All safe lint warns resolved; files formatted consistent
If err: Auto fixes break tests → revert, escalate
Step 3: Identify Dead Code Paths
Static analysis → unreferenced fns, unused vars, orphaned files.
JavaScript/TypeScript:
ts-prune | tee dead_code.txt
depcheck | tee unused_deps.txt
Python:
vulture . | tee dead_code.txt
R:
Rscript -e "lintr::lint_dir('.', linters = lintr::unused_function_linter())"
General approach:
- Grep fn defs
- Grep fn calls
- Report fns defined but never called
→ dead_code.txt lists unused fns, vars, files
If err: Static analysis tool unavail → manual review recent commit history for orphans
Step 4: Remove Unused Imports
Clean import blocks → drop refs to pkgs never used.
JavaScript:
eslint --fix --rule 'no-unused-vars: error'
Python:
autoflake --remove-all-unused-imports --in-place --recursive .
R:
# Manual review: grep for library() calls, check if package used
grep -r "library(" . | cut -d: -f2 | sort | uniq
→ All unused imports removed
If err: Removing imports breaks build → used indirectly → restore + doc
Step 5: Remove Dead Code (Mode-Dependent)
Safe Mode (default):
- Remove code explicit marked deprecated
- Remove commented-out blocks (>10 lines + >6 months old)
- Remove TODO comments for completed issues
Aggressive Mode (opt-in):
- Remove all unused fns from Step 3
- Remove private methods w/ zero refs
- Remove feature flags for deprecated features
Each candidate deletion:
- Valid. zero refs in codebase
- Check git history → skip if modified last 30 days
- Remove + add entry to
CLEANUP_LOG.md
→ Dead code removed; CLEANUP_LOG.md documents all deletions
If err: Uncertain code truly dead → move to archive/ dir vs. delete
Step 6: Normalize Formatting
Consistent formatting all files (even if linters miss).
- Normalize line endings (LF vs CRLF)
- Single newline at EOF
- Remove trailing ws
- Normalize indentation (spaces vs tabs, width)
# Example: Fix line endings and trailing whitespace
find . -type f -name "*.js" -exec sed -i 's/\r$//' {} +
find . -type f -name "*.js" -exec sed -i 's/[[:space:]]*$//' {} +
→ All files follow consistent formatting conventions
If err: sed breaks binary files → skip + doc
Step 7: Run Tests
Valid. cleanup didn't break functionality.
# Language-specific test command
npm test # JavaScript
pytest # Python
R CMD check # R
cargo test # Rust
→ All tests pass (or same fails as pre-cleanup)
If err: Revert incrementally → identify breaking change → escalate
Step 8: Generate Cleanup Report
Doc all changes for review.
# Codebase Cleanup Report
**Date**: YYYY-MM-DD
**Mode**: safe | aggressive
**Language**: <language>
## Metrics
| Metric | Before | After | Change |
|--------|--------|-------|--------|
| Lint warnings | X | Y | -Z |
| Lines of code | A | B | -C |
| Unused imports | D | 0 | -D |
| Dead functions | E | F | -G |
## Changes Applied
1. Fixed X lint warnings (automated)
2. Removed Y unused imports
3. Deleted Z lines of dead code (see CLEANUP_LOG.md)
4. Normalized formatting across W files
## Escalations
- [Issue description requiring human review]
- [Uncertain deletion moved to archive/]
## Validation
- [x] All tests pass
- [x] Backup created: backup_YYYYMMDD/
- [x] CLEANUP_LOG.md updated
→ Report saved to CLEANUP_REPORT.md in project root
If err: (N/A — generate report regardless)
Check
Post-cleanup:
- All tests pass (or same fails as before)
- No new lint warns introduced
- Backup created pre-delete
-
CLEANUP_LOG.mddocuments all removed code - Cleanup report generated w/ metrics
- Git diff reviewed for unexpected changes
- CI pipeline passes
Traps
-
Remove Code Still Used via Reflection: Static analysis misses dynamic calls (e.g.,
eval(), metaprogramming). Always check git history. -
Break Implicit Deps: Removing imports used by deps. Run tests after every import removal.
-
Delete Feature Flags for Active Features: Unused in current branch, but maybe active in other envs. Check deployment configs.
-
Over-Aggressive Formatting: Tools like
black/prettierreformat → unnecessary diffs. Configure tools → project style. -
Ignore Test Coverage: Can't safely clean codebases w/o tests. Low coverage → escalate for test additions first.
-
No Backup: Always create
backup_YYYYMMDD/dir pre-delete, even w/ git. -
Wrong R binary on hybrid systems: WSL / Docker,
Rscriptmaybe resolves to cross-platform wrapper vs. native R. Check w/which Rscript && Rscript --version. Prefer native R binary (e.g.,/usr/local/bin/RscriptLinux/WSL) for reliability. See Setting Up Your Environment for R path config.
→
- tidy-project-structure — Organize dir layout, update READMEs
- repair-broken-references — Fix dead links + imports
- escalate-issues — Route complex problems to specialists
- r-packages/run-r-cmd-check — Full R pkg checks
- devops/dependency-audit — Check outdated deps
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the clean-codebase skill?
clean-codebase is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform clean-codebase-related tasks without extra prompting.
How do I install clean-codebase?
Use the install commands on this page: add clean-codebase to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does clean-codebase belong to?
clean-codebase is in the Documentation category, tagged api.
Is clean-codebase free to use?
Yes. clean-codebase is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык получает актуальную документацию Railway, чтобы отвечать на вопросы о функциях, возможностях или конкретных URL-адресах документации. Он гарантирует, что разработчики получают точную и современную информацию напрямую из официальных источников Railway. Используйте его, когда пользователи спрашивают, как работает Railway, или ссылаются на документацию Railway.
Этот навык Claude предоставляет экспертные рекомендации по написанию кода Python в узлах Code платформы n8n, в частности, по использованию стандартной библиотеки Python и работе со специальным синтаксисом n8n, таким как `_input`, `_json` и `_node`. Он помогает разработчикам понять ограничения Python в среде n8n и рекомендует использовать JavaScript для большинства рабочих процессов, предлагая решения на Python для конкретных задач по преобразованию данных.
Навык Archon предоставляет семантический поиск на основе RAG и управление проектами через REST API. Используйте его для запросов к документации, управления иерархическими проектами/задачами и выполнения поиска информации с возможностью загрузки документов. Всегда в первую очередь обращайтесь к Archon при поиске во внешней документации, прежде чем использовать другие источники.
Этот навык Claude предоставляет экспертные рекомендации по написанию кода JavaScript в узлах Code платформы n8n. Он охватывает важный синтаксис, специфичный для n8n, включая переменные `$input`/`$json`, HTTP-хелперы и работу с DateTime, а также помогает в устранении распространённых ошибок. Используйте его при разработке рабочих процессов в n8n, требующих кастомной обработки JavaScript в узлах Code.
