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auto-optimizelisted

使用 auto-run-agent 对目标项目进行自动化分析、评估、设计和优化。完整流程包括:探索项目现状 → 识别问题 → 设计任务列表 → 创建 runner 环境 → 启动自主执行。适用于任何需要批量优化的项目。
majiayu000/claude-arsenal · ★ 72 · AI & Automation · score 84
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# Auto-Optimize:自主优化流程 使用 auto-run-agent 编排 Claude Code 对目标项目进行持续自动优化。 ## 核心原则(从 30+ 实战 session 提炼) 1. **不修比乱修重要** — 每个发现必须分类为 FIX / SKIP / DEFER,SKIP 必须附理由 2. **扫描维度轮换** — 不要每次只找同一类问题,按维度轮换扫描 3. **原子验证** — 每个 fix 独立验证,不攒到最后一起跑 4. **经验持久化** — 踩过的坑写入 MEMORY.md,避免跨 session 重复犯错 ## 扫描维度(按轮次轮换) | 轮次 | 维度 | 扫描目标 | |------|------|----------| | 1 | Bug | 逻辑错误、死锁、TOCTOU、panic 路径、边界条件 | | 2 | 架构 | 命名冲突、职责混乱、模块耦合、类型设计缺陷 | | 3 | 重复 | 代码重复、可提取的公共逻辑、copy-paste 痕迹 | | 4 | 性能 | 不必要的 clone/alloc、O(n²) 路径、阻塞调用 | | 5 | 测试 | 缺失覆盖、脆弱断言、缺少边界用例 | | 6 | API | 对标竞品的功能缺口、易用性问题、文档缺失 | 用户可指定维度,否则按项目当前状态自动选择最需要的维度。 ## 完整流程 ### Phase 1:探索与评估 1. 确认目标项目路径(用户提供或当前目录) 2. 深度探索项目: - 读取 README、CLAUDE.md 等项目规范 - 分析项目结构、技术栈、依赖 - 阅读核心源码,理解架构 - 检查 TODO/FIXME、#[allow(dead_code)] 等标记 3. 按当前维度并行扫描(用 sub-agent 按模块分区扫描) 4. 输出评估报告给用户,确认优化方向 ### Phase 2:分类与设计 对每个发现进行三分类: ``` FIX — 有明确方案,不破坏公开 API,收益 > 风险 SKIP — 附理由:breaking change / over-engineering / not a bug / intentional design DEFER — 需要更多信息或用户决策,记录到 TASKS.md 的 backlog 区 ``` SKIP 判断标准(加载 rules/ 目录下对应语言的规则): - 触及公开 API 签名 → SKIP(除非用户明确要求 breaking change) - 只有 1 处使用的"重复" → SKIP(提取抽象是过度设计) - 不同语义的相似代码 → SKIP(如 Span 内联样式 vs Text 全局样式) - 宏能解决但会降低可读性 → SKIP FIX 任务按依赖排序,生成结构化任务列表: ```markdown ## 高优先级 - [ ] [BUG] 描述 | 文件 | 方案摘要 - [ ] [BUG] ... ## 中优先级 - [ ] [DEDUP] 描述 | 文件 | 方案摘要 - [ ] [DESIGN] ... ## 架构审查(高/中完成后触发) - [ ] [ARCH] 全面审查架构合理性,发现问题追加新任务 ## 低优先级 - [ ] [STYLE] ... ## Backlog(DEFER) - [ ] [DEFER] 描述 | 需要的信息 ``` ### Phase 3:创建 Runner 环境