Compétences code-refactoring-tech-debt
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code-refactoring-tech-debt

Sûr

Analyser et Corriger la Dette Technique

Identifiez et quantifiez la dette technique qui ralentit le développement. Obtenez des plans de remédiation exploitables avec des projections de ROI pour prioriser les améliorations qui maximisent la vélocité de l'équipe.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Utilisation de "code-refactoring-tech-debt". Analyze our payment service for technical debt

Résultat attendu:

## Payment Service Technical Debt Analysis

### Critical Issues Found:
1. God Class: PaymentService.java (847 lines, 32 methods)
2. Duplicate validation logic in 5 controllers
3. No integration tests for refund flow
4. Direct database queries without abstraction layer

### Impact Assessment:
- Monthly velocity loss: 35 hours
- Bug rate: 4 production bugs/month (avg. 12 hours each)
- Annual cost: $58,800

### Quick Wins (Week 1-2):
1. Extract validation to shared module - Saves 20 hours/month
2. Add refund flow tests - Prevents 2 bugs/month

### Medium-Term (Month 2-3):
Refactor PaymentService into 4 focused services - Reduces maintenance time by 50%

Utilisation de "code-refactoring-tech-debt". Create a metrics dashboard for our codebase

Résultat attendu:

## Code Quality Metrics Dashboard

### Current State:
- Cyclomatic Complexity: 15.2 (Target: 10) - 45 files above threshold
- Code Duplication: 23% (Target: 5%) - Hotspots: validation (850 lines), handlers (620 lines)
- Test Coverage: Unit 45%, Integration 12%, E2E 5% (Target: 80/60/30)
- Dependency Health: 12 outdated major, 7 security vulnerabilities

### Trend Analysis:
- Q1: 750 debt items → Q2: 820 → Q3: 890 (18% quarterly growth)
- Projection: 1,200 items by Q1 2025 without intervention

### Risk Distribution:
- Critical: 3 security vulnerabilities
- High: 8 performance hotspots
- Medium: 42 complexity issues
- Low: 156 style/efficiency items

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/25/2026

Static analysis detected 30 potential issues (external commands, weak crypto, system reconnaissance) but all are false positives from markdown code examples and documentation text. No executable code, network requests, or security threats found. The skill contains only documentation about technical debt analysis with code block examples.

1
Fichiers analysés
389
Lignes analysées
1
résultats
1
Total des audits
Problèmes à risque faible (1)
SKILL.md:106-114SKILL.md:117-127SKILL.md:140-165SKILL.md:168-176SKILL.md:184-199SKILL.md:202-218SKILL.md:221-237SKILL.md:242-268SKILL.md:271-284SKILL.md:291-306SKILL.md:309-319SKILL.md:324-341
Markdown Code Examples Detected
Static scanner flagged 25 instances of backtick-enclosed code blocks as 'external_commands'. These are documentation examples (YAML, Python code snippets) within the markdown file, not executable commands. No injection risk exists as these are static text examples.
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Évaluation de Codebase Legacy

Les équipes de développement héritent de projets legacy avec une dette technique accumulée et ont besoin d'une analyse complète pour comprendre quels problèmes existent, leur impact sur la vélocité, et un plan priorisé pour les améliorations.

Priorisation de la Dette Technique

Les responsables d'ingénierie doivent décider où investir des ressources limitées pour un impact maximal. Cette compétence quantifie le coût des éléments de dette et les classe par ROI pour justifier le travail technique auprès des parties prenantes.

Planification de Refactoring

Les développeurs planifiant des efforts de refactoring majeurs ont besoin d'approches structurées pour décomposer les grands changements en étapes incrémentales, mesurer les progrès et prévenir l'introduction de nouvelle dette pendant le processus.

Essayez ces prompts

Scan Rapide de Dette 
Scan this codebase for technical debt issues. Focus on code duplication, high complexity functions, and missing tests. Provide a summary of the top 10 issues with their locations.
Analyse Complète 
Perform a complete technical debt inventory covering code debt, architecture debt, testing gaps, and documentation issues. Calculate the annual cost of each category and create a prioritized remediation plan with quick wins.
Analyse Approfondie d'un Composant Spécifique 
Analyze the [component/service] for technical debt. Identify complexity hotspots, coupling issues, and test coverage gaps. Propose a refactoring strategy with incremental implementation steps.
Feuille de Route de Remédiation 
Create a quarterly remediation roadmap based on the technical debt found. Include quick wins (1-2 weeks), medium-term improvements (1-3 months), and long-term initiatives (3-6 months) with ROI projections for each.

Bonnes pratiques

  • Toujours inclure la couverture de tests lors du refactoring - écrire les tests d'abord (TDD) pour prévenir les régressions
  • Utiliser des feature flags pour un déploiement progressif du code refactorisé afin de permettre des retours arrière rapides
  • Documenter les décisions architecturales (ADRs) pour expliquer pourquoi les changements ont été faits pour les mainteneurs futurs

Éviter

  • Refactoring big bang - éviter de réécrire des systèmes entiers d'un coup. Utiliser des changements incrémentaux avec livraison continue
  • Refactoring sans mesures - établir des métriques de référence avant de commencer pour quantifier l'amélioration
  • Ignorer la valeur métier - toute la dette technique n'a pas besoin d'être corrigée. Prioriser par impact sur la vélocité et le risque

Foire aux questions

Quels types de dette technique cette compétence peut-elle détecter ?
La compétence identifie la dette de code (duplication, complexité, mauvaise structure), la dette d'architecture (défauts de conception, dépendances obsolètes), la dette de test (lacunes de couverture, tests fragiles), la dette de documentation et la dette d'infrastructure (problèmes de déploiement, surveillance manquante).
Quelle est la précision des projections ROI ?
Les projections ROI sont des estimations basées sur les coûts de développement typiques (par exemple, 150 $/heure) et les moyennes industrielles pour les temps de correction de bugs. Utilisez-les comme comparaisons relatives entre les éléments de dette plutôt que comme prédictions absolues. Ajustez les hypothèses de coûts pour correspondre aux taux réels de votre équipe.
Cette compétence peut-elle corriger automatiquement la dette technique qu'elle trouve ?
Non, cette compétence analyse et planifie mais n'exécute pas les changements. Elle fournit des stratégies de refactoring détaillées, des exemples de code et des conseils d'implémentation que vous ou votre équipe pouvez appliquer. Pour les corrections automatisées, consultez les outils de refactoring dédiés.
Comment prioriser quelle dette technique adresser en premier ?
Concentrez-vous sur les gains rapides (haute valeur, faible effort) qui fournissent des améliorations de vélocité immédiates. Ensuite, traitez les éléments avec le coût annuel calculé le plus élevé. Considérez aussi le niveau de risque - les problèmes de sécurité critiques doivent être priorisés même si le ROI est plus faible. La compétence fournit une feuille de route classée basée sur ces facteurs.
Quelle est la différence entre ceci et les outils d'analyse statique comme SonarQube ?
Les outils d'analyse statique fournissent des analyses automatisées avec une détection basée sur des règles. Cette compétence offre une analyse sémantique, une compréhension contextuelle et une planification stratégique. Elle peut interpréter les résultats, calculer l'impact métier et créer des plans de remédiation lisibles par des humains. Utilisez les deux ensemble : outils pour le scanning, cette compétence pour l'analyse et la planification.
À quelle fréquence dois-je effectuer une analyse de dette technique ?
Exécutez une analyse complète trimestriellement pour suivre les progrès et identifier la nouvelle dette. Effectuez des scans ciblés avant des efforts de refactoring majeurs ou lorsque la vélocité diminue notablement. Établissez une surveillance continue avec des portes de qualité automatisées (hooks pre-commit, checks CI) pour détecter la dette tôt comme décrit dans la stratégie de prévention.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/code-refactoring-tech-debt

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md