bloat-detector とは？
進歩的な分析を通じてコードベースの肥大化を検出します: デッドコード、重複、複雑さ、ドキュメントの肥大化。コンテキストの使用率が高い場合、四半期ごとのメンテナンス、リリース前のクリーンアップ、リファクタリング前の場合に使用します。アクティブな機能開発、時間に敏感なバグ、コードベースが 1000 行未満の場合は使用しないでください。 ソース: athola/claude-night-market。
·bloat-detector
{}
bloat-detector
✓進歩的な分析を通じてコードベースの肥大化を検出します: デッドコード、重複、複雑さ、ドキュメントの肥大化。コンテキストの使用率が高い場合、四半期ごとのメンテナンス、リリース前のクリーンアップ、リファクタリング前の場合に使用します。アクティブな機能開発、時間に敏感なバグ、コードベースが 1000 行未満の場合は使用しないでください。
bloat-detector のインストール方法
コマンドラインで bloat-detector AI スキルを開発環境にすばやくインストール
- ターミナルを開く: ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます
- インストールコマンドを実行: このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill bloat-detector
- インストールを確認: インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
ソース: athola/claude-night-market。
SKILL.md
原文を見るSystematically detect and eliminate codebase bloat through progressive analysis tiers.
| Code | Dead code, God classes, Lava flow, duplication | | AI-Generated | Tab-completion bloat, vibe coding, hallucinated deps | | Documentation | Redundancy, verbosity, stale content, slop | | Dependencies | Unused imports, dependency bloat, phantom packages | | Git History | Stale files, low-churn code, massive single commits |
Detects: Large files, stale code, old TODOs, commented blocks, basic duplication
進歩的な分析を通じてコードベースの肥大化を検出します: デッドコード、重複、複雑さ、ドキュメントの肥大化。コンテキストの使用率が高い場合、四半期ごとのメンテナンス、リリース前のクリーンアップ、リファクタリング前の場合に使用します。アクティブな機能開発、時間に敏感なバグ、コードベースが 1000 行未満の場合は使用しないでください。 ソース: athola/claude-night-market。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill bloat-detector- カテゴリ
- {}データ分析
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-25
- 更新日
- 2026-03-10
クイックアンサー
bloat-detector のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill bloat-detector インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/athola/claude-night-market
詳細
- カテゴリ
- {}データ分析
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-25