'refactor' 검색 결과

기존 코드와 표준 기능을 우선 활용해 요청을 충족하는 최소 변경으로 구현·수정을 진행합니다. 필요한 검증과 영향 범위 대응을 마치고 미확인 사항과 위험을 보고합니다.

• 요청을 충족하는 최소 구성을 구현합니다
• 공통 처리의 근본 원인을 수정합니다
• 불필요한 추가를 줄이며 리팩터링합니다

로컬 Git 기록에서 코드가 추가된 배경과 변경 의도를 조사합니다. 최초 커밋과 반복해서 함께 바뀐 파일을 추적하고 수정 전에 확인할 사항을 정리합니다.

• 낯선 함수가 존재하는 이유 파악
• 수정 전 과거 제약 확인
• 임시 우회 방법이 남아 있는 배경 조사

코드의 동작을 유지하며 로직 추출, 중복 통합, 담당 위치 이동을 진행합니다. 구조 변경 전후에 같은 검증을 수행해 동작이 일치하는지 확인합니다.

• 동작을 유지하며 로직을 추출할 때
• 중복된 로직을 통합할 때
• 모듈 사이에서 처리 책임을 옮길 때

동작을 바꾸지 않고 깊은 조건 분기, 긴 함수, 중복, 모호한 이름을 정리합니다. 기존 규칙과 테스트를 확인하고 가독성을 기준으로 작은 변경을 이어 갑니다.

• 작동하는 기능의 코드 가독성을 높입니다
• 리뷰에서 지적된 복잡성을 정리합니다
• 깊은 조건 분기와 긴 함수를 정리합니다

코드를 기능별 흐름도로 정리하고 중복 로직을 조사합니다. 근거가 있는 통합안과 각 시스템을 `/make-plan`에 넘길 요청문을 작성합니다.

• 리팩터링 전 기능별 처리 흐름 파악
• 기능 내부와 기능 간 중복 로직 조사
• 통합안과 기존 호출 위치 비교

여러 에이전트의 작업을 순서대로 연결하고 이전 출력을 다음 단계에 전달해, 코드 분석과 수정, 테스트 작성, 데이터 변환을 하나의 절차로 진행합니다.

• 코드 분석으로 개선 계획 작성
• 우선순위에 따른 코드 수정
• 테스트 부족 확인과 단위 테스트 작성

기능 추가나 버그 수정 시 기대 동작을 먼저 테스트로 작성하고 실패 이유를 확인한 뒤 최소한으로 구현합니다. 관련 테스트와 변경 내역을 검토해 영향을 확인합니다.

• 버그를 재현하는 회귀 테스트 작성
• 기대 동작을 정한 뒤 구현
• 파서나 화면의 동작 변경 검증

기능 추가나 이전 계획을 실제 문제와 사용 지점에 비추어 검토합니다. 필요한 범위와 영향, 검증 방법을 정리하고 구현을 요청하면 수정과 확인까지 진행합니다.

• 기능 추가의 필요성 판단
• 리팩터링이나 이전 범위 정리
• API와 데이터 항목의 사용자 확인

RTK의 Rust 코드에서 장황한 반복문, 불필요한 복사, 과도한 설계를 정리합니다. 동작과 오류 처리, 종료 코드 등 필수 요구 사항을 유지하며 간결하게 만듭니다.

• 장황한 반복문과 문자열 처리를 정리할 때
• 불필요한 문자열 복사를 줄일 때
• 조건 분기와 오류 처리의 중첩을 정리할 때

Improve existing code through repeated cycles of testing, implementation, and refactoring. The skill covers performance bottlenecks, error recovery, code coverage, and documentation, helping developers refine behavior and structure while keeping tests passing.

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• Refactoring existing code while keeping tests passing
• Adding tests before implementing expected behavior
• Investigating slow database access and cache usage

기능 추가와 버그 수정 같은 개발 목표를 검증 가능한 작은 단계로 나눕니다. 의존 관계, 산출물, 예상 작업량, 달성 기준을 정리해 구현부터 완료 확인까지 계획합니다.

• OAuth2 인증 구현 계획 수립
• 데이터베이스 성능 개선 목표 설정
• 단계적 리팩터링 계획 수립

코드의 가독성, 복잡도, 중복과 유지보수성을 읽기 전용으로 분석합니다. 주요 문제와 개선안, 좋은 구현 사례, 기술 부채와 개선 작업 시간 추정을 보고서로 정리합니다.

• 인증 모듈의 코드 품질 확인
• 중복 코드와 지나치게 긴 메서드 탐색
• 기술 부채와 개선 작업 시간 파악

코드의 가독성, 실행 성능, 보안, 설계와 의존성을 점검합니다. 수정할 문제의 우선순위를 정하고 구체적인 개선안을 정리합니다.

• 풀 리퀘스트 품질 검토
• 실행 성능과 보안 문제 조사
• 리팩터링과 의존성 갱신 우선순위 설정

명세와 설계를 바탕으로 테스트를 먼저 작성한 뒤 동작하는 코드를 구현합니다. 테스트 통과를 확인하며 코드를 정리하고 오류 처리, 성능과 관련 문서도 다듬습니다.

• 명세와 설계를 바탕으로 기능 구현
• 테스트를 포함한 인증 및 API 개발
• 테스트로 확인하며 기존 코드 정리

여러 파일에 걸친 개발이나 감사를 위해 세 개 이상의 AI 에이전트로 팀을 구성합니다. 전문 역할을 배정하고 병렬 실행과 에이전트 간 연락을 준비합니다.

• 여러 파일의 기능 구현 분담
• 모듈 간 리팩터링 협업
• 에이전트 팀을 통한 보안 감사

의존성을 대신하는 모의 객체로 실패 테스트부터 최소 구현과 코드 정리까지 테스트 주도 개발을 진행하고, 최종 대상 테스트와 회귀 테스트의 실행 결과를 기록합니다.

• 기능 구현 전에 기대 동작을 정의합니다
• 외부 의존성을 모의 객체로 바꿔 검증합니다
• 테스트 통과를 유지하며 코드를 정리합니다

여러 에이전트의 작업을 순서대로 연결하고 이전 결과를 다음 단계에 전달합니다. 직접 구성한 절차나 기본 제공 절차로 코드 분석, 수정, 테스트와 데이터 변환을 진행합니다.

• 코드 분석으로 개선 계획을 만듭니다
• 우선순위에 따라 리팩터링합니다
• 테스트 부족 확인과 단위 테스트 생성에 씁니다

Coordinate large migrations, refactors, and bulk renames by splitting them into independent tasks. After plan approval, 5–30 agents work in separate Git worktrees, isolated working directories, then review, test, and open a pull request for each task.

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• Migrate code across many files
• Refactor independent modules in parallel
• Rename identifiers across directories

Build and refactor AWS infrastructure with TypeScript or Python using AWS CDK, a toolkit for defining cloud resources in code. Get guidance on resource selection, Lambda packaging, stack organization, and checks before deployment.

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• Creating AWS CDK stacks and reusable components
• Refactoring existing infrastructure code
• Adding Lambda functions to a CDK application

Guide Angular development, code review, and refactoring with prioritized performance rules. Review rendering efficiency, loading time, and bundle size—the amount of code delivered to browsers—alongside data fetching and server-rendered page setup.

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• Writing Angular components with performance in mind
• Reviewing code for performance bottlenecks
• Reducing bundle size and loading time

Rename functions, extract modules, and split or move code with dependency checks before editing and validation afterward. GitNexus previews semantic renames, meaning changes follow code bindings, and reports the scope and limits of its coverage.

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• Renaming a function and its references
• Extracting code into a separate module
• Splitting a large function or service

Review code for security, performance, quality, and maintainability. Get findings organized by severity, with file locations, explanations of impact, and example fixes, plus code metrics and complexity comparisons for refactoring reviews.

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• Reviewing a pull request before merging
• Checking code for security risks
• Finding performance improvement opportunities

Design and refactor Python components with clear responsibilities and simple structure. Assess when to split large classes, combine objects instead of extending them, and extract shared code without introducing unnecessary abstractions.

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• Defining responsibilities for a new Python component
• Splitting oversized classes and functions
• Deciding when to extract shared code

Organize features, bug fixes, and refactors as Conductor tracks, units of related work. Create specifications and task plans, maintain status and dependency records, and preserve completed work with verification details and commit references.

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• Creating a work unit for a feature or bug fix
• Writing and reviewing specifications and task plans
• Recording task status, dependencies, and commits