AI 슬롭 제거기 (remove-ai-slops)

무엇을 해주나

AI 코딩 도구가 만들어낸 전형적인 '슬롭(slop)'을 브랜치 diff 또는 지정한 파일 목록 범위에서 찾아 제거합니다. 핵심은 순서입니다.

1. 범위 결정 — git merge-base main HEAD 기준 변경 파일만 대상으로 하고, 생성물·벤더 디렉터리는 제외합니다.
2. 동작 고정 — 커버되지 않은 동작에 가장 좁은 회귀 테스트를 먼저 추가하고 그린 상태를 확인합니다. 그린 베이스라인을 못 만들면 작업을 중단합니다.
3. 삭제 사다리 — 스멜을 다듬기 전에 "애초에 존재할 필요가 있는 코드인가"를 먼저 판단합니다(완전 삭제 → 기존 코드 재사용 → 표준 라이브러리/플랫폼 기능으로 대체 → 그 자리에서 단순화).
4. 카테고리별 정리 — 뻔한 주석, 과잉 방어 코드(except Exception, 빈 catch {}), 과도한 복잡도(중첩 삼항, if/elif 변종 체인 → match/case + assert_never, object 타입 주석), 불필요한 추상화, 레이어 경계 위반, 데드 코드, 중복, 성능 등가 최적화, 누락 테스트, 250 순수 LOC 초과 거대 모듈(모듈 분할 리팩터링 필수) — 안전한 순서대로 적용합니다.
5. 품질 게이트 + 비판적 리뷰 — 테스트/린트/타입체크/보안 스캔을 돌리고, 실패하면 해당 변경만 되돌립니다. 같은 파일에서 3번 실패하면 사용자에게 에스컬레이션합니다.

각 카테고리마다 KEEP(남겨야 하는 것) 규칙이 명시되어 있어, WHY를 설명하는 주석이나 경계에서의 검증 로직처럼 실제로 필요한 코드는 지우지 않습니다.

이런 분께 추천

• AI가 대량 생성한 PR을 머지 전에 정리해야 하는 리뷰어/테크리드
• 뻔한 주석, 불필요한 try/except, 한 번만 쓰이는 래퍼가 쌓여 리뷰가 힘들어진 팀
• "동작은 절대 바꾸지 않는다"는 보장 아래 리팩터링을 자동화하고 싶은 개발자
• 파일 크기·복잡도 규칙을 코드베이스에 강제하려는 아키텍트

활용 예시

• PR 정리: "이 브랜치에서 remove ai slops 해줘" → 변경 파일만 골라 회귀 테스트를 추가한 뒤 데드 코드·과잉 방어 코드를 제거하고, 게이트 결과와 LOC 순증감이 담긴 리포트를 받습니다.
• 거대 파일 분해: 420 순수 LOC짜리 service.py를 책임 단위로 나눌 분할 계획을 먼저 제안받고, 승인 후 __init__.py 재수출만 남기는 모듈 구조로 리팩터링합니다.
• 안전한 성능 개선: 루프 안의 리스트 스캔을 set 조회로 바꾸는 등 의미가 명백히 동등한 최적화만 적용하고, 애매한 알고리즘 변경은 "Skipped" 항목에 이유와 함께 남깁니다.

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 code-yeongyu/oh-my-openagent 의 packages/shared-skills/skills/remove-ai-slops 폴더를 내 ~/.claude/skills/remove-ai-slops/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.