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de Agentic Dev Team256
Détecte la duplication sémantique de la logique métier à travers les couches architecturales en annotant les fonctions de calcul et en regroupant les concepts de domaine équivalents.
Outil permettant de détecter quand une même règle métier ou un même calcul de domaine a été réimplémenté indépendamment à travers différentes couches architecturales (domaine, application, présentation, infrastructure). Construit un registre de calcul en identifiant les fonctions non triviales, en les annotant avec des descriptions sémantiques normalisées et en regroupant les entrées pour faire remonter les doublons. Inclut des règles de pré-filtrage pour exclure les fonctions triviales et les artefacts de test/build, un prompt d'annotation pour des descriptions sémantiques cohérentes, un guidage pour le clustering partitionné et un scoring canonique pour suggérer les emplacements canoniques préférés pour les règles. Destiné à la maintenance du codebase et à l'aide au refactoring.
Compétence de scan de duplication sémantique sans scripts intégrés — SKILL.md purement pédagogique définissant un flux de travail d'agent multi-étapes pour détecter la logique métier réimplémentée à travers les couches architecturales. Utilise l'annotation propulsée par LLM (Haiku), le clustering (Sonnet) et la résolution canonique (Opus). Flux de processus bien structuré avec des prompts épinglés, des règles de pré-filtrage et des contrats de sortie clairs. Aucune préoccupation de sécurité — pas d'appels réseau vers des hôtes suspects, pas de gestion d'identifiants, pas de commandes destructrices.
Aucun script à exécuter. Compétence purement pédagogique. L'approche multi-modèles (Haiku pour l'annotation, Sonnet pour le clustering, Opus pour la désambiguïsation) est réfléchie mais crée une dépendance envers des niveaux de modèles spécifiques. La stratégie de partitionnement du budget de jetons pour les registres volumineux est bien conçue.
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