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cs-refactorCS 重构

Agent Skill

cs-refactor 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

总安装

6,169

周安装

252

GitHub Stars

480

下载量

1,976
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:cs-refactor(CS 重构)
来源仓库:https://github.com/liuzhengdongfortest/codestable
仓库路径:skills/cs-refactor
安装命令:
npx skills add https://github.com/liuzhengdongfortest/codestable --skill cs-refactor
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/liuzhengdongfortest/codestable --skill cs-refactor

简介

cs-refactor 提供结构化重构流程:scan 清单→design 方案→apply 执行三步走。

  • 核心纪律是行为等价,一旦改变外部可观察行为即转用 feature 或 issue 流程。
  • Fastforward 模式适用于单函数/组件的小优化,跳过中间文档直接编码自证。
  • 文件存放于 codestable/refactors/{YYYY-MM-DD}-{slug}/,产物包括 scan、design、checklist。
  • 需人工放行每步改动,确保不扩散范围或引入副作用。

SKILL.md

cs-refactor

AI 自己重构有两个稳定失败模式:一是不知道模块真实需求和约束,改出来的东西功能不等价;二是一次吞掉的范围超过上下文承载,改到后面忘了前面的约束。这流程在"想优化"和"动手改"之间塞了扫描清单 + 方法库,让 AI 只接自己能稳定做对的活。

scan(扫优化点清单)→ design(和用户定做哪几条 + 顺序)→ apply(逐条执行,每步人工放行)

核心纪律:行为等价是底线。一旦会改外部可观察行为 → 不走 refactor,走 feature(需求变)或 issue(bug 修)。


Fastforward 模式(小重构)

单函数 / 单组件 / 1-3 处优化 / 有测试可自证 / 不需要目视——走完整三阶段太重。触发 cs-refactor-ff:直接识别、一次对齐、原地改、跑测试自证,不产 scan / design / checklist。

触发:"小重构"、"快速重构"、"简单优化下 XX 函数"、"直接改"、"别那么多步骤"。

别走 ff:改动跨 > 1 文件 / 预计动点 > 3 处 / 需要目视验证 / 改公开接口(要 Parallel Change)/ 没有测试覆盖 / 跨模块。遇到劝用户走标准流程。ff 开干后发现变复杂切回完整流程从 scan 开始。


文件放哪儿

codestable/refactors/{YYYY-MM-DD}-{slug}/
├── {slug}-scan.md              ← 阶段 1 优化点清单
├── {slug}-refactor-design.md   ← 阶段 2 执行方案
├── {slug}-checklist.yaml       ← 阶段 2 生成,阶段 3 推进
└── {slug}-apply-notes.md       ← 阶段 3 执行记录

目录命名同 feature / issue。slug 短到一眼看出改的是什么(user-form-splitexport-perf)。

为什么单独开目录不混进 features:refactor 产物是"代码当前状态扫描 + 执行记录"时效性强;feature 产物是"为什么这样设计"时效性弱。归档逻辑不一样。


三个阶段

阶段产出谁主导
1 scanscan.mdAI 扫 + 前置检查,用户勾选
2 designrefactor-design.md + checklist.yamlAI 起草,用户整体 review
3 apply代码改动 + apply-notes.mdAI 执行,每步人工放行

阶段间有 checkpoint:scan 不勾选不进 design;design 不放行不动代码;apply 里 HUMAN 验证项不点头不推进下一步。


阶段 1:scan

先跑前置检查(7 条),命中就停

动笔扫之前先跑一遍。命中任何一条 → 中止 scan,给路由建议,不要硬凑。7 条检查和输出格式见 reference/refusal-routing.md

零条合法输出——扫完真的没发现值得做的就老实说不要凑。

扫描范围锁定

进 scan 前确认:这次扫哪些文件。默认:

  • 用户点名了具体文件 / 组件 → 就扫那些
  • "这个页面" → 入口组件 + 直接 import 的内部模块,不追公共依赖
  • "这个模块" → 模块目录下的文件,不追出模块边界
  • 范围 > 15 文件或 > 3000 行 → 触发第 6 条前置检查请用户先缩范围

范围里要包含测试文件(用来判断第 2 条前置检查的测试覆盖)。

扫的时候看什么

按方法库四层当模板找:

  • L1 行为等价迁移:函数被很多处调用但接口/实现要改 → Parallel Change;整块老逻辑要被新实现替换 → Strangler Fig
  • L2 代码级重构:超长函数(> 50 行 / 圈复杂度 > 10)、重复条件片段、神秘临时变量、多层嵌套 if-else
  • L3 结构拆分:组件 > 300 行 / 文件承担多件事 / 容器与展示混在一起 / 相同逻辑多组件各写一份(前端);Controller 直接调 DB / Service 缺失 / Repository 被绕开(后端)
  • L4 性能:重复计算(可 memo)/ N+1 查询 / 列表无虚拟化或分页 / 事件监听无清理 / 大对象深响应(Vue)

完整方法库在 reference/methods.md,扫描时全量加载作匹配表。

产出格式

{slug}-scan.md 两部分:

  1. 顶部总览(一段):扫描范围 / 发现条数 / 按分类分布 / 按风险分布 / 建议先做哪几条 / 慎做哪几条
  2. 清单条目(一条一块):字段顺序和硬约束见 reference/scan-checklist-format.md

整份交给用户,用户勾选 ✓ / ✗(✗ 写理由)后进阶段 2。不要替用户勾选


阶段 2:design

输入

  • 用户勾选过的 {slug}-scan.md
  • 方法库(每条勾选项必须映射到方法号 M-Ln-NN)

做的事

  1. 排顺序——勾选条目有依赖的排前(L1 的 Parallel Change 通常先跑,L2 的提取跟在后面)。独立的按"低风险 + AI 可自证"优先,HUMAN 验证项排后批量处理
  2. 每条补执行细节:方法号 / 步骤 / 前置条件 / 退出信号 / 验证责任方(AI / HUMAN)/ 回滚策略
  3. 识别前置依赖——测试覆盖不够的条目前置"补刻画测试";改公开接口的前置"搜调用方"
  4. 整体 review:整稿交用户,放行后 status: approved
  5. 抽 checklist:steps 对应执行顺序,checks 对应每步退出信号

design 文件结构

---
doc_type: refactor-design
refactor: {YYYY-MM-DD}-{slug}
status: draft | approved
scope: {扫描范围一句话}
summary: {本次要做的几条是什么,一句话}
---

# {slug} refactor design

## 1. 本次范围
- 从 scan 勾选了哪几条(编号)
- 明确不做的(被 ✗ 的)和理由
- 预估总工作量 / 总风险档位

## 2. 前置依赖
- 测试覆盖补齐(如需)
- 调用方搜索(如需)
- 其他一次性准备

## 3. 执行顺序
按步骤列,每步一块:
- 步骤 N:{一句话动作}
- 引用方法:M-Ln-NN {方法名}
- 具体操作:{照方法库步骤落到本项目具体文件 / 函数}
- 退出信号:{AI 跑什么测试 / HUMAN 看什么页面}
- 验证责任:AI 自证 | HUMAN
- 回滚:{出问题怎么还原,通常 git revert 某步}

## 4. 风险与看点
- 高风险步骤汇总
- 容易出错的点(跨步骤数据流变化等)

阶段 3:apply

推进规则

  1. 一步一做不批量——严格按 checklist 顺序,当前步不完成不开下一步
  2. 每步完成走验证

- AI 自证:跑指定测试 / 类型检查 / lint / grep 无残留旧引用。通过了记 apply-notes 继续 - HUMAN 验证:停下来汇报"第 N 步已完成,请在 {具体页面 / 操作} 目视确认,确认后我继续"。用户不明确说"继续"就不推进

  1. 偏离当场记——执行中发现方案没考虑的情况(如有个调用方在动态 import 里),停下来汇报不发挥。和用户对齐后追加到 apply-notes,必要时回阶段 2 改 design
  2. 行为等价自检——每步结束额外问"这一步有没有可能改了外部可观察行为?" 有怀疑就退回当步

apply-notes 格式

---
doc_type: refactor-apply-notes
refactor: {YYYY-MM-DD}-{slug}
---

# {slug} apply notes

## 步骤 1: {动作}
- 完成时间: {date}
- 改动文件: {file list}
- 验证结果: {测试输出 / HUMAN 确认语录}
- 偏离: {无 / 具体描述}

## 步骤 2: ...

全部完成后

  • 跑全量测试 + 类型检查 + lint
  • 最后一次请用户整体目视确认(前端:打开主要页面点一圈)
  • 确认通过后收尾 commit,message 引用 refactor 目录

退出条件

  • scan 前置检查跑过,命中的已路由,没命中的才进 scan
  • {slug}-scan.md 用户已勾选(✓/✗)
  • design 每条勾选项映射到方法号
  • design 用户整体 review 通过 status: approved
  • checklist.yaml 已生成且通过 validate-yaml.py
  • apply 每步都有验证记录(AI 自证贴日志,HUMAN 贴用户确认语录)
  • 全量测试 / 类型检查 / lint 通过
  • 用户最后一次目视确认通过

容易踩的坑

  • AI 硬凑清单——前置检查明显命中却找理由绕过,扫出一堆"代码可以更优雅"无量化问题的条目
  • 夹带行为改动——在重构中间"顺便修了 bug / 优化提示文案"——拆成独立 issue 或 feature
  • 跨步骤合并动作——一次提交做 2-3 步,失去"单步回滚"能力
  • 把口味项列进清单——命名偏好 / 引号 / 箭头函数 vs function——走 decisions
  • 扫大模块直接动手——> 15 文件 / > 3000 行不拆就进 scan,产出没法决策的长清单
  • HUMAN 验证项自己跳过——前端效果 AI 看不到,不能用"类型检查过了"替代人工目视
  • 覆盖率不够硬上——没测试的模块直接改,"行为等价"只是口头承诺

与相邻工作流的边界

  • feature:加新能力 / 改需求。refactor 里冒出"顺便实现 X"停下拆出去
  • issue:修 bug / 行为错了。refactor 里发现的 bug 记成新 issue 不偷偷修
  • decisions:全项目长期约束("以后都用 composable"、"禁用 mixin")。refactor 可引用已有 decision 但不产出 decision
  • architecture:跨模块边界重划 / 分层调整。单次 refactor 不跨模块;跨模块要拆成"更新架构 + 记决策 + N 个模块级 refactor"
  • tricks / learning:refactor 中发现的手法 → tricks;踩的坑 → learning

相关文档

  • cs-refactor-ff/SKILL.md — 小重构超轻量通道
  • reference/scan-checklist-format.md — scan 清单条目字段 / 顺序 / 硬约束
  • reference/refusal-routing.md — scan 前置检查 7 条 + 路由表
  • reference/methods.md — 方法库(L1-L4 四层分类)
  • codestable/reference/shared-conventions.md — 跨工作流共享口径

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.24%
按下载量换算677

Claude

29.81%
按下载量换算589

Cursor

19.05%
按下载量换算376

Gemini CLI

8.04%
按下载量换算159

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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