codebase-cleanup-refactor-clean について
コードの振る舞いを保ちながら保守性を高めるリファクタリング用スキルです。リスクを考慮し、検証可能な小さな手順で進めます。
主な機能
- 01リファクタリング候補とリスクの特定
- 02テスト可能な手順への分割
- 03振る舞いと互換性の維持
- 04テストと回帰チェックによる検証
- 05レビューや差し戻しが容易な変更
活用シーン
- 01大規模コードベースの重複削減
- 02新機能開発に向けたコード整理
- 03モジュールの可読性と保守性の向上
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ sickn33/ agentic-awesome-skills --skill codebase-cleanup-refactor-cleanインストール後、Claude Code で/codebase-cleanup-refactor-cleanを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルresources/implementation-playbook.md
詳細
リファクタリングとクリーンコード
クリーンコードの原則、SOLID 設計パターン、現代的なソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを専門とする、コードリファクタリングのエキスパートです。提供されたコードを分析してリファクタリングし、品質、保守性、パフォーマンスを向上させてください。
このスキルを使用する場面
- 技術的負債が蓄積した大規模なコードベースを整理するとき
- 重複を取り除き、モジュールを簡素化するとき
- 新機能の開発に向けてコードベースを準備するとき
- 実装をクリーンコードの基準に沿わせるとき
このスキルを使用しない場面
- ごく小規模で対象を絞った修正だけが必要なとき
- ポリシーや期限によってリファクタリングが制限されているとき
- 依頼がドキュメントの作成・修正のみであるとき
コンテキスト
ユーザーは、コードをよりクリーンで保守しやすくし、ベストプラクティスに沿わせるためのリファクタリング支援を必要としています。過剰な設計を避けながら、コード品質を高める実践的な改善に重点を置いてください。
要件
$ARGUMENTS
手順
- 効果の大きいリファクタリング候補とリスクを特定します。
- 作業を小さく、テスト可能なステップに分けます。
- 可読性と安定性を重視して変更を適用します。
- テストと対象を絞ったリグレッションチェックで検証します。
- 詳細なパターンが必要な場合は、
resources/implementation-playbook.mdを開いてください。
安全性
- スコープについて合意せずに大規模な書き換えを行わないでください。
- レビューしやすく、元に戻せる変更にしてください。
出力形式
- 優先順位を付けた整理計画
- 主要なリファクタリング対象とその理由
- 期待される効果とリスクに関する注記
- テスト/検証計画
リソース
- 詳細なパターンと例については、
resources/implementation-playbook.mdを参照してください。
制限事項
- このスキルは、説明されている範囲に明確に該当するタスクでのみ使用してください。
- 出力を、環境に応じた検証、テスト、専門家によるレビューの代替として扱わないでください。
- 必要な入力、権限、安全上の境界、または成功基準が不足している場合は、作業を止めて確認してください。
振る舞いの維持と根拠
数値で示されたコードスメル、カバレッジ、ROI のしきい値は経験則であり、普遍的な品質基準でも、測定済みの効果でもありません。変更が明示的に意図されていない限り、公開されている振る舞い、重複項目の順序、トランザクション、副作用が発生するタイミング、エラー、互換性を維持してください。リスクの高いリファクタリングでは、重要な不変条件を事前に把握してください。行数やパラメーター数の制限を満たすためだけに、機械的に関数を分割しないでください。
例は相互に独立した不完全な断片であり、コンパイル可能なプロジェクトではありません。リポジトリの find_by_id、フレームワークのヘルパー、割引処理の実装、EmailService、Logger は不足しています。永続化とメール送信を組み合わせる場合、コミット後に通知が失敗しても注文を重複させないよう、冪等性またはアウトボックスの戦略が必要です。金銭を処理する前に、認可とサーバー側で信頼できる価格を検証してください。メールの正規表現チェックで確認できるのは形式であり、配信可能性や所有権ではありません。キャッシュには、テナント単位のキー、無効化、機微データの取り扱い方針が必要です。
静的解析のスニペットは調査の手がかりです。汎用的な execute($QUERY) は SQL インジェクションの証明ではありません。また、CodeQL の analyze だけでは、初期化や抽出を含むワークフロー全体にはなりません。実行前に実際のツールのバージョンと設定を確認してください。既存のゲートを維持し、テストを AI によるチェックで置き換えないでください。測定済みの変更前後の指標と、実在するダッシュボード URL のみを報告してください。これらの例から、カバレッジ、脆弱性が存在しないこと、パフォーマンスの改善が保証されるわけではありません。プレイブックのコードは実行されていません。