Meilleurs skills pour : Refactoring

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Analyse la base de code pour identifier et quantifier la dette technique au niveau du code, de l'architecture, des tests, de la documentation et de l'infrastructure. Évalue l'impact financier de chaque élément de dette et priorise les actions correctives selon le risque et le retour sur investissement. Utile pour les équipes confrontées à un ralentissement du développement ou à une augmentation des bugs.

Developpement

Automatise l'analyse, le refactoring et l'édition de code avec l'interface en ligne de commande Codex CLI. Exécute des commandes comme codex exec et codex resume avec des modèles et modes sandbox configurables. Utile pour la revue de code assistée par IA, la transformation automatisée et la reprise de sessions de travail.

Developpement

Guide la restructuration sécurisée du code en exécutant les tests avant et après chaque modification. Utile pour les commandes de refactoring (/refactor, refactor this) où il faut garantir que le comportement n'est pas altéré.

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Identifie le code qui devrait être simplifié : duplications, sur-ingénierie, code tronqué et incohérences de patterns. À utiliser avant tout refactoring ou nettoyage important pour se concentrer sur l'essentiel.

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Guide les décisions de refactorisation, recommande des stratégies adaptées (tactiques, architecturales, sécuritaires) et fournit des workflows d'exécution étape par étape. Utile pour évaluer la dette technique, choisir entre refactorisation et réécriture, ou sécuriser la modification de code legacy.

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Améliore la lisibilité, la maintenabilité et les performances du code en appliquant des principes tels que DRY et SOLID, en renommant les variables, en découpant les fonctions longues et en détectant les goulots d'étranglement.

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Guide l'écriture de composants React en évitant les appels inutiles à useEffect. Utile lors de la création ou la révision de composants, du refactoring d'effets, ou lorsque le code utilise useEffect pour transformer des données ou gérer des événements au lieu de synchroniser avec des systèmes externes.

Developpement

Fournit des stratégies d'orchestration structurées pour les activités de développement logiciel courantes : implémentation de fonctionnalités (Planification-Parallélisation-Intégration, Tranche Verticale), correction de bugs (Diagnostic-Hypothèse-Correction, Reproduction d'abord), refactorisation (Cartographie-Analyse-Transformation), migrations et projets greenfield. Aide à coordonner plusieurs agents ou tâches parallèles avec des phases et dépendances claires.

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Met à jour la configuration RuboCop pour réduire le seuil maximal de lignes par classe/module, identifie les classes et modules qui dépassent cette limite, puis génère un brief avec des stratégies de refactoring et un plan de tâches pour fractionner les fichiers trop longs.

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Permet un refactoring sémantique rapide de code sur plusieurs fichiers via l'outil edit_file de MorphLLM. Idéale pour les changements à grande échelle comme les renommages en lot, les mises à jour de motifs et les refactorings structurels dans des fichiers de plus de 500 lignes ou avec 5+ modifications, avec une vitesse de 10 500+ tokens/s et une précision de fusion de 98 %.

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Audite et refond le CSS pour respecter la méthodologie BEM et le système de design Game Loopers. Identifie les sélecteurs non conformes, les violations des tokens, les collisions de noms et les règles trop spécifiques, puis propose des corrections alignées sur BEM. Utile pour maintenir la cohérence et l’évolutivité du CSS dans les composants Astro, SolidJS et les feuilles globales.

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Fournit des stratégies pour les migrations de code et les mises à niveau sécurisées, notamment les mises à jour de versions, les migrations de frameworks, la gestion des dépréciations et les migrations incrémentielles. Utile lors du changement de technologies, de la mise à jour de dépendances ou de la modernisation de code existant avec des codemods automatisés et des stratégies de rollback.

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Analyse le code pour identifier les complexités inutiles, la généralité spéculative et les solutions sur-ingéniées. Aide à détecter les abstractions prématurées, les couches excessives et les fonctionnalités superflues, fournissant une feuille de route de simplification.

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Détecte et rapporte la dette technique : commentaires TODO, code dupliqué, imports inutilisés, fonctions longues, imbrications profondes, nombres magiques et dépendances obsolètes. Génère un rapport priorisé pour améliorer la qualité et la maintenabilité du code.

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Utilise `git mv` pour déplacer ou renommer des fichiers tout en préservant l'historique Git. Automatiquement indexé, il évite les suppressions suivies d'ajouts. Pratique lors de réorganisations de code ou de refontes de structure.

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Analyse le code source et applique des simplifications automatiques en utilisant des agents parallèles en arrière-plan. Utile pour réduire la complexité, supprimer les redondances, améliorer la lisibilité et éliminer les anti-patrons. Inclut une option dry-run pour prévisualiser les changements sans les appliquer.

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Inspecte la différence entre la branche courante et une branche de base fournie, puis supprime le code superflu généré par l'IA : commentaires inutiles, vérifications défensives, casts ou incohérences stylistiques. Produit un résumé court des modifications effectuées.

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Analyse le code récemment modifié pour le simplifier et l'affiner, en améliorant la clarté, la cohérence et la maintenabilité sans altérer le comportement. Utile après avoir écrit ou modifié du code pour appliquer automatiquement les bonnes pratiques du projet et réduire la complexité.

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Analyse les fichiers Jupyter Notebook (.ipynb) en JSON pour identifier et remplacer en masse des instructions d'importation ou des blocs de code spécifiques. Utile pour renommer des modules, mettre à jour des appels de fonction ou standardiser des motifs de code dans plusieurs notebooks d'un répertoire.

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Orchestrer la modernisation d'un système legacy en utilisant le modèle du figuier étrangleur pour remplacer progressivement les composants obsolètes tout en maintenant les opérations en cours. Utile lorsque vous devez moderniser un codebase legacy avec un minimum de perturbations en coordonnant des agents d'évaluation, de test et d'implémentation pour chaque phase de migration.

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Crée ou refactorise une compétence Claude Code en utilisant un nom de compétence et un chemin de documentation optionnel. Lit la définition existante de la compétence puis génère un fichier SKILL.md nouveau ou mis à jour. Utilisez-le pour définir une nouvelle compétence réutilisable ou pour améliorer une compétence existante.