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Código em geral70 mil · #1743

remove-ai-slops

Ajuda seu agente a remover padrões de código indesejados ou 'cheiros' de código gerado por IA. É útil para limpar o código após a geração automática.

O que ela faz

Esta ferramenta remove 'gordura' ou código desnecessário gerado por inteligência artificial em suas alterações de código. Ela faz isso com segurança, garantindo que o programa continue funcionando como antes.

Quando usar

  • ✓Quando você pede para 'limpar' ou 'remover código desnecessário' de uma atualização.
  • ✓Após usar uma IA para gerar código e querer revisá-lo.
  • ✓Para garantir que o código gerado por IA siga boas práticas.

Exemplo do que pedir para a IA

“Limpe o código gerado por IA nos meus últimos commits.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/blob/dev/packages/shared-skills/skills/remove-ai-slops/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/blob/dev/packages/shared-skills/skills/remove-ai-slops/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta primeiro cria testes para garantir que o código funciona. Depois, ela analisa e remove padrões de código que são considerados 'gordura' pela IA. Por fim, ela verifica novamente com os testes para ter certeza de que nada quebrou.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add code-yeongyu/oh-my-openagent --skill remove-ai-slops

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/dev/packages/shared-skills/skills/remove-ai-slops/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Skill para Remover "Slop" de IA

Entradas

  • Escopo Padrão: diff de branch vs merge-base main (sem argumentos necessários)
  • Escopo Opcional: lista explícita de arquivos passada pelo chamador (ex: conjunto de arquivos alterados de um workflow Ralph)

O que esta skill faz

Limpa "slop" (conteúdo desnecessário ou de baixa qualidade) gerado por IA de um conjunto delimitado de arquivos alterados, preservando estritamente o comportamento. Bloqueia o comportamento com testes de regressão primeiro, depois executa uma limpeza categorizada em várias passagens, e então verifica com "quality gates" (portões de qualidade) e uma revisão crítica. Reverte e edita diretamente quando a verificação falha.

O invariante de segurança principal: o comportamento é bloqueado por testes verdes antes que uma única linha seja removida. Um checklist por si só não é segurança; um teste de regressão que passa é.


Categorias (o que conta como "slop")

O agente procura por estas nove categorias. As três primeiras são estilísticas, as três seguintes são estruturais, as duas seguintes tratam de custo oculto, e a última é sobre cobertura de comportamento.

Estilísticas

  1. Comentários óbvios — comentários que repetem o código, docstrings triviais, divisores de seção, código comentado, TODOs/Notas vagas.

    • MANTER: comentários explicando o PORQUÊ (lógica de negócio, casos extremos, soluções alternativas), links de tickets, explicações de regex/algoritmos.
    • MANTER: marcadores BDD (# given, # when, # then, # when/then).
  2. Código excessivamente defensivo — verificações de nulo para valores garantidos, try/except em torno de código que não pode gerar exceção, verificações isinstance para parâmetros tipados estaticamente, valores padrão para parâmetros obrigatórios, "shims" de compatibilidade retroativa, validação redundante duplicada em várias camadas, captura ampla de exceções (except Exception/except BaseException em Python, catch {} vazio ou catch (e) { console.error(e) } sem estreitamento em TypeScript/JavaScript).

    • MANTER: validação nas fronteiras do sistema (entrada do usuário, APIs externas), tratamento de erros de I/O, campos de banco de dados anuláveis. Um "catch-all" de nível superior na fronteira (CLI main(), manipulador HTTP) com log explícito + re-raise é aceitável.
    • REFAZER: except Exception → capturar a exceção específica que você espera. catch {} vazio → adicionar estreitamento instanceof ou re-lançar. catch (e) { log(e) } → estreitar com instanceof, tratar casos conhecidos, re-lançar desconhecidos.
    • PROVA REQUERIDA: antes de excluir qualquer validação ou tratamento de erro em um limite de confiança, a Fase 2 deve incluir uma regressão adversária (entrada malformada ou hostil) que falhe se a proteção for removida. Sem teste adversário → a proteção permanece. Defesa redundante a ser removida é uma duplicata de uma verificação que já roda dentro do limite; uma proteção sem prova de redundância está carregando peso.
  3. Complexidade excessiva — aninhamento profundo (>3 níveis), ternários aninhados, expressões booleanas complexas (combinar 4+ predicados), listas longas de parâmetros (>5 argumentos sem uma struct/dataclass/objeto), funções "god" (>50 linhas fazendo muitas coisas), "one-liners" excessivamente inteligentes que sacrificam a legibilidade, cadeias if/elif/else para discriminação de tipo/enum/literal (deve ser match/case + assert_never), object usado como anotação de tipo (deve ser Protocol, TypeVar, ou união explícita).

    • MANTER: padrões de complexidade estabelecidos neste codebase, caminhos de hot performance que intencionalmente usam um idioma complexo. if/else para condições booleanas e verificações de intervalo (não discriminação de variantes).
    • REFAZER: cadeias if aninhadas → "guard clauses" / retornos antecipados. Ternários complexos → if/else explícito. Cadeias if/elif isinstance/enum → match/case com assert_never no "wildcard". Anotações object → Protocol (estrutural), TypeVar (genérico), ou união (variantes conhecidas).

Estruturais

  1. Abstração desnecessária — wrappers "pass-through", helpers de uso único, indireção especulativa ("podemos precisar disso mais tarde"), interfaces com um único implementador onde a interface não adiciona ganho de testabilidade, funções de fábrica que apenas chamam um construtor.

    • MANTER: abstrações que fornecem uma "costura" real (testabilidade, múltiplos implementadores, limites exigidos pelo framework).
  2. Violações de limites — importações de camada errada (UI importando driver de banco de dados), responsabilidades "vazadas" (manipulador fazendo lógica de negócio que pertence a um serviço), acoplamento oculto (módulo A lendo estado privado do módulo B), efeitos colaterais em funções com nomes "puros".

    • MANTER: atalhos pragmáticos já estabelecidos como padrão neste codebase. Sinalizar para julgamento humano se incerto.
  3. Código morto — imports não utilizados, funções/métodos privados não utilizados, branches inalcançáveis, flags de funcionalidade desatualizadas, sobras de depuração (console.log, print(...), dbg!), código removido mas ainda referenciado.

…

Perguntas frequentes

O que são 'AI slops'?

São padrões de código que as IAs às vezes geram e que não são ideais, como comentários óbvios, código excessivamente defensivo ou complexidade desnecessária.

Isso pode quebrar meu código?

Não, a ferramenta é projetada para ser segura. Ela só remove código após confirmar com testes que o comportamento do programa não mudou.

Ela remove comentários úteis?

Não, ela mantém comentários que explicam o 'porquê' de algo, links de tickets, ou explicações de algoritmos complexos. Ela remove apenas comentários que apenas repetem o código.

Detalhes

Descrição original do autor

Removes AI-generated code smells from branch changes or an explicit file list behind regression tests. Use when the user asks to clean up, deslop, or remove AI-slop patterns from recent changes.

repo: code-yeongyu/oh-my-openagent

Popularidade

Estrelas no GitHub
70 mil
Posição no ranking
#1743
Licença
NOASSERTION
Atualizada em
16/10/2026

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