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cs-refactor-ffcs 重构 ff

Agent Skill

cs-refactor-ff 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

6,440

周安装

258

GitHub Stars

480

下载量

2,085
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-ff(cs 重构 ff)
来源仓库:https://github.com/liuzhengdongfortest/codestable
仓库路径:skills/cs-refactor-ff
安装命令:
npx skills add https://github.com/liuzhengdongfortest/codestable --skill cs-refactor-ff
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-ff

简介

cs-refactor-ff 用于极小范围重构,如单函数变长或抽 composable,跳过完整流程。

  • 入场需通过三项硬检查:行为不变、范围小、有测试自证,否则退回完整流程。
  • 每一处改动应对应经典重构方法如 Extract Function,确保符合规范模式。
  • 不读完整方法库,但必须守住“每步都有理论依据”的原则。
  • 产物仅为一句话汇报,无需文档,适用于快速优化不影响功能的局部调整。

SKILL.md

cs-refactor-ff

用户说"优化一下这个函数"而改动明显很小(单函数变长、组件里抽个 composable、一段重复代码合并)时走完整三阶段太重。fastforward 让 AI 像平时一样直接改但守住底线——行为等价、引用经典方法、跑测试自证。

很轻:没有 scan 清单、没有 design doc、没有 checklist,改完一句话汇报就行。


入场 3 条硬检查(不过就退完整流程)

任一不过就退到 cs-refactor

  1. 行为真的不变吗? 用户描述夹带"顺便支持 X / 改成 Y"——这是行为改动不是 refactor,让用户拆出去走 feature / issue
  2. 范围真的小吗? 超过 1 个文件 / 单文件超过 100 行改动 / 预计改动点超过 3 处——退完整流程
  3. 有测试能自证吗? 目标代码有覆盖(单测 / 集成测 / 类型检查能抓到)——没测试就退完整流程,或先做一个 characterization test 再回来

完整 scan 阶段是 7 条入场检查,这里压成最关键 3 条——剩下 4 条(跨模块 / 全口味 / 生成代码 / 扫不完)在"范围真的小吗"里已被隐含排除。


用经典方法不发挥

fastforward 不读完整方法库,但要守住"每一处改动都能对应到一个经典重构方法"。AI 心里想不出"我这步是 Extract Function / Memoization / Guard Clauses /..." 里的哪一个 → 这次不是简单重构退完整流程查方法库。

常用方法(覆盖 fastforward 80% 场景):

  • Extract Function:> 5 行、内聚、能命名的片段 → 抽出独立函数
  • Extract Variable:复杂表达式 → 命名变量或 query
  • Guard Clauses:开头多层嵌套 if 检查 → 提前 return 拉平
  • Decompose Conditional:复杂 if 条件 → 命名为布尔函数
  • Extract Composable / hook:组件里封闭的状态 + 副作用 → 独立 composable / hook
  • Memoization:重复计算 → computed / useMemo
  • Cancellation:副作用缺 cleanup → 加 onUnmounted / useEffect return

想做的动作不在这几种里、不是开箱即用的经典方法(涉及 Parallel Change / Strangler Fig / 分层纠偏)→ 退完整流程。


流程

1. 一次对齐

一句话回用户:"我打算做 {方法名},动 {具体文件/函数},改动点 {N} 处,预计影响 {范围}。确认就开干。"

确认就下一步。用户说"还有个 X 要改"——评估 X 是否破坏入场 3 条,破坏了就退完整流程。

2. 改

按经典方法步骤改。不产出 design doc / checklist,代码直接落盘。

3. 自证

  • 跑测试(单元 / 集成 / 类型检查 / lint)
  • grep 检查旧引用是否清理干净(做了 Extract / Inline 这类)
  • 改了前端状态逻辑跑类型检查 + 已有测试;不做 UI 目视验证——要 UI 目视就不该走 fastforward

4. 一句话汇报

✓ 已完成。方法:{方法名}。改动:{文件路径:行号范围}。验证:{跑了什么测试 / 通过情况}。

有偏离 / apply 过程中发现想再改点别的 → 停下问用户不发挥


文件产出

默认不建 codestable/refactors/ 目录——fastforward 的价值就在不留存档。

例外:用户明确"这次要留个记录" → 建 codestable/refactors/{YYYY-MM-DD}-{slug}/{slug}-refactor-note.md,内容就是上面那句汇报 + 一段"做了什么 / 为什么"。不写 design / checklist。


什么时候跳出 fastforward

改到一半出现以下任一,停下告诉用户"比预期复杂,建议切回完整流程"

  • 改动点从 3 个涨到 5+
  • 发现要动的文件不止 1 个
  • 冒出一个不在常用方法清单里的动作
  • 发现没有测试能覆盖
  • 用户追加"顺便改一下 X"带入行为改动
  • 改完 AI 自证失败且不是简单修正能搞定

切回:触发 cs-refactor 从 scan 开始。已改的部分要么提交保留、要么 git restore 回到干净状态再扫。


不做什么

  • 不写 scan / design / checklist —— 写了就违背 fastforward 存在的理由
  • 不跨多文件改 —— 跨文件就不是"小重构"
  • 不做需要 HUMAN 目视的改动 —— 前端渲染 / 交互 / 性能感知要人看的走完整流程
  • 不碰公开接口 —— 改公开接口要走 Parallel Change,不是 fastforward 能做的

容易踩的坑

  • 把"小"判断得太宽:用户说"小重构"但实际动 3 个文件——AI 要老实说"这不算小"
  • 跳过入场 3 条检查就开干:这个技能的意义就在这 3 条
  • 自证偷懒:只跑类型检查不跑单元测试,或完全不 grep 旧引用
  • 改中发挥:看到邻居代码也"顺手改改"——fastforward 范围在确认那一刻就锁死
  • 行为改动伪装成重构:加新参数、改返回值格式——这是行为改动伪装不了

相关

  • cs-refactor/SKILL.md — 完整 refactor 流程
  • cs-refactor/reference/methods.md — 完整方法库
  • codestable/reference/system-overview.md — CodeStable 体系总览

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

37.13%
按下载量换算774

Claude

25.17%
按下载量换算525

Cursor

19.1%
按下载量换算398

Gemini CLI

8.84%
按下载量换算184

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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