Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

bloat-detector(膨胀检测器)

bloat-detector 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

bloat-detector 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 40,912。

总安装 1,236周安装 52GitHub Stars 264下载 433核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:bloat-detector(膨胀检测器)
来源仓库:https://github.com/athola/claude-night-market
仓库路径:skills/bloat-detector
安装命令:
npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill bloat-detector
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill bloat-detector

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

bloat-detector 系统性识别并清理代码库中的冗余与低效内容,涵盖代码、文档、依赖与 Git 历史四大类。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中优化项目健康度,提升可维护性与构建性能。提供三级扫描策略:快速扫描、靶向分析与深度清理,按需选择工具链组合。

无需复杂工具即可启动 Tier 1 检查,适合初步评估;高阶分析需配合静态扫描器与依赖图谱。使用前应备份关键分支,避免误删活跃代码或破坏 CI/CD 流水线稳定性。

来源仓库内路径:skills/bloat-detector

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill bloat-detec…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

bloat-detector 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill bloat-detector。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

bloat-detector 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

bloat-detector 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

bloat-detector 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

bloat-detector 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,236 次,近一周安装 52 次,下载 433 次,GitHub 264 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

bloat-detector 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
bloat-detector

膨胀检测器 · 本页

1,236264权限未标注MIT有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Bloat Detector

Systematically detect and eliminate codebase bloat through progressive analysis tiers.

Bloat Categories

CategoryExamples
CodeDead code, God classes, Lava flow, duplication
AI-GeneratedTab-completion bloat, vibe coding, hallucinated deps
DocumentationRedundancy, verbosity, stale content, slop
DependenciesUnused imports, dependency bloat, phantom packages
Git HistoryStale files, low-churn code, massive single commits

Quick Start

Tier 1: Quick Scan (2-5 min, no tools)

/bloat-scan

Detects: Large files, stale code, old TODOs, commented blocks, basic duplication

Tier 2: Targeted Analysis (10-20 min, optional tools)

/bloat-scan --level 2 --focus code   # or docs, deps

Adds: Static analysis (Vulture/Knip), git churn hotspots, doc similarity

Tier 3: Deep Audit (30-60 min, full tooling)

/bloat-scan --level 3 --report audit.md

Adds: Cross-file redundancy, dependency graphs, readability metrics

When To Use

DoDon't
Context usage > 30%Active feature development
Quarterly maintenanceTime-sensitive bugs
Pre-release cleanupCodebase < 1000 lines
Before major refactoringTools unavailable (Tier 2/3)

When NOT To Use

  • Active feature development
  • Time-sensitive bugs
  • Codebase < 1000 lines

Confidence Levels

LevelConfidenceAction
HIGH90-100%Safe to remove
MEDIUM70-89%Review first
LOW50-69%Investigate

Prioritization

Priority = (Token_Savings × 0.4) + (Maintenance × 0.3) + (Confidence × 0.2) + (Ease × 0.1)

Module Architecture

Tier 1 (always available):

  • See modules/quick-scan.md - Heuristics, no tools
  • See modules/git-history-analysis.md - Staleness, churn, vibe coding signatures
  • See modules/growth-analysis.md - Growth velocity, forecasts, threshold alerts

Tier 2 (optional tools):

  • See modules/code-bloat-patterns.md - Anti-patterns (God class, Lava flow)
  • See modules/ai-generated-bloat.md - AI-specific patterns (Tab bloat, hallucinations)
  • See modules/documentation-bloat.md - Redundancy, readability, slop detection
  • See modules/static-analysis-integration.md - Vulture, Knip

Shared:

  • See modules/remediation-types.md - DELETE, REFACTOR, CONSOLIDATE, ARCHIVE

Ecosystem-Level Detection

Patterns that span plugin boundaries or manifest configuration, discovered through ecosystem-wide audits.

alwaysApply Accumulation

Flag plugins with 3+ skills where alwaysApply: true. Each always-on skill injects its full text into every session, creating a baseline token floor before the user types anything. Sum the estimated_tokens fields to report total per-session cost.

Hook Registration Gaps

Compare hooks declared in plugin.json or openpackage.yml against entries in hooks.json. A hook present in hooks.json but absent from the manifest is invisible to the plugin loader and cannot be audited, versioned, or disabled through normal plugin management.

Boilerplate Footer Detection

Scan skill files for identical multi-line text blocks repeated across 10+ files (e.g., generic troubleshooting sections like "Command not found / Permission errors / Unexpected behavior"). These are copy-paste artifacts that inflate token cost without adding skill-specific value.

ToC Bloat in Skills

Skills loaded into model context gain nothing from HTML-style Tables of Contents. Detect ## Table of Contents followed by bulleted anchor-link lists. These waste tokens since the model reads sequentially, not via hyperlinks.

Unregistered Module Subdirectories

Compare files on disk in skills/*/modules/ against the modules: list in each skill's SKILL.md frontmatter. Files that exist on disk but are not listed in the manifest are invisible to progressive loading and may be dead weight or missing from the load path.

Auto-Exclusions

Always excludes: .venv, __pycache__, .git, node_modules, dist, build, vendor

Also respects: .gitignore, .bloat-ignore

Safety

  • Never auto-delete - all changes require approval
  • Dry-run support - --dry-run for previews
  • Backup branches - created before bulk changes

Related

  • bloat-auditor agent - Executes scans
  • unbloat-remediator agent - Safe remediation
  • context-optimization skill - MECW principles

平台分布

Claude Code

27.66%
按下载量换算120

OpenCode

24.59%
按下载量换算106

Cursor

20.47%
按下载量换算89

Codex

13.71%
按下载量换算59

Antigravity

8.79%
按下载量换算38

Gemini CLI

3.55%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

继续浏览同类 Skills