К основному содержанию
скилл CX Codex

deep-module-refactor — скилл для Claude Code: обзор и установка

Ищет неглубокие модули в проекте, проектирует через субагентов более плотные интерфейсы и оформляет RFC в тикетах GitHub. Помогает упростить тестирование на границах кода.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add zebbern/claude-code-guide --skill deep-module-refactor -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает deep-module-refactor

Скилл анализирует репозиторий через субагента, фиксируя точки трения в архитектуре. Внимание направлено на разрозненные мелкие файлы и функции, созданные исключительно ради юнит-тестов. Логика опирается на книгу Джона Оустерхаута «Философия проектирования программного обеспечения»: глубокий модуль скрывает сложную внутреннюю структуру за лаконичным интерфейсом. Это переносит проверки на внешние границы.

После выбора проблемного модуля скилл формулирует ограничения задачи и параллельно запускает от трёх субагентов. Каждый агент готовит контрастный вариант архитектуры. Один агент минимизирует число точек входа, другой делает упор на гибкость под разные сценарии. Скилл сопоставляет предложенные интерфейсы и даёт аргументированную рекомендацию.

Финальный этап сразу публикует RFC в репозитории через команду gh issue create. Для этого в системе нужна авторизованная утилита GitHub CLI.

Какие задачи решает

  • найти тесно связанные неглубокие модули в репозитории
  • спроектировать компактный интерфейс взамен цепочки мелких вызовов
  • перенести проверки с деталей реализации на границы модулей
  • опубликовать готовый RFC по рефакторингу в GitHub Issues

Примеры запросов агенту

  • Найди в проекте неглубокие модули и предложи варианты рефакторинга
  • Исследуй кодовую базу и найди архитектурные проблемы с тестируемостью
  • Сделай архитектурный анализ репозитория по концепции deep modules

Как установить deep-module-refactor

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add zebbern/claude-code-guide --skill deep-module-refactor -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/deep-module-refactor/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/deep-module-refactor/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о deep-module-refactor

Как установить deep-module-refactor в Claude Code?

Выполните в терминале команду npx skills add zebbern/claude-code-guide --skill deep-module-refactor -a claude-code. Файл навыка запишется по пути ~/.claude/skills/deep-module-refactor/SKILL.md.

Что делает скилл deep-module-refactor?

Он выявляет поверхностные модули, запускает параллельных субагентов для проектирования глубоких интерфейсов и создаёт тикет с предложением по рефакторингу.

Какие требования нужны для создания RFC через этот скилл?

В системе должна быть установлена и авторизована консольная утилита gh, потому что публикация тикета выполняется без предварительного подтверждения.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: deep-module-refactor
description: Explore a codebase to find opportunities for architectural improvement, focusing on making the codebase more testable by deepening shallow modules. Use when user wants to improve architecture, find refactoring opportunities, consolidate tightly-coupled modules, or make a codebase more AI-navigable.
---

# Improve Codebase Architecture

Explore a codebase like an AI would, surface architectural friction, discover opportunities for improving testability, and propose module-deepening refactors as GitHub issue RFCs.

A **deep module** (John Ousterhout, "A Philosophy of Software Design") has a small interface hiding a large implementation. Deep modules are more testable, more AI-navigable, and let you test at the boundary instead of inside.

## Process

### 1. Explore the codebase

Use the Agent tool with subagent_type=Explore to navigate the codebase naturally. Do NOT follow rigid heuristics — explore organically and note where you experience friction:

- Where does understanding one concept require bouncing between many small files?
- Where are modules so shallow that the interface is nearly as complex as the implementation?
- Where have pure functions been extracted just for testability, but the real bugs hide in how they're called?
- Where do tightly-coupled modules create integration risk in the seams between them?
- Which parts of the codebase are untested, or hard to test?

The friction you encounter IS the signal.

### 2. Present candidates

Present a numbered list of deepening opportunities. For each candidate, show:

- **Cluster**: Which modules/concepts are involved
- **Why they're coupled**: Shared types, call patterns, co-ownership of a concept
- **Dependency category**: See [REFERENCE.md](REFERENCE.md) for the four categories
- **Test impact**: What existing tests would be replaced by boundary tests

Do NOT propose interfaces yet. Ask the user: "Which of these would you like to explore?"

### 3. User picks a candidate

### 4. Frame the problem space

Before spawning sub-agents, write a user-facing explanation of the problem space for the chosen candidate:

- The constraints any new interface would need to satisfy
- The dependencies it would need to rely on
- A rough illustrative code sketch to make the constraints concrete — this is not a proposal, just a way to ground the constraints

Show this to the user, then immediately proceed to Step 5. The user reads and thinks about the problem while the sub-agents work in parallel.

### 5. Design multiple interfaces

Spawn 3+ sub-agents in parallel using the Agent tool. Each must produce a **radically different** interface for the deepened module.

Prompt each sub-agent with a separate technical brief (file paths, coupling details, dependency category, what's being hidden). This brief is independent of the user-facing explanation in Step 4. Give each agent a different design constraint:

- Agent 1: "Minimize the interface — aim for 1-3 entry points max"
- Agent 2: "Maximize flexibility — support many use cases and extension"
- Agent 3: "Optimize for the most common caller — make the default case trivial"
- Agent 4 (if applicable): "Design around the ports & adapters pattern for cross-boundary dependencies"

Each sub-agent outputs:

1. Interface signature (types, methods, params)
2. Usage example showing how callers use it
3. What complexity it hides internally
4. Dependency strategy (how deps are handled — see [REFERENCE.md](REFERENCE.md))
5. Trade-offs

Present designs sequentially, then compare them in prose.

After comparing, give your own recommendation: which design you think is strongest and why. If elements from different designs would combine well, propose a hybrid. Be opinionated — the user wants a strong read, not just a menu.

### 6. User picks an interface (or accepts recommendation)

### 7. Create GitHub issue

Create a refactor RFC as a GitHub issue using `gh issue create`. Use the template in [REFERENCE.md](REFERENCE.md). Do NOT ask the user to review before creating — just create it and share the URL.

© zebbern · MIT · zebbern/claude-code-guide

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Код-ревью и рефакторинг» →
improve-codebase-architecture Matt Pocock Скилл ищет архитектурные узкие места в кодовой базе и показывает варианты углубления модулей в HTML-отчёте. Подойдёт для ревью перед рефакторингом. 1 163 035установок tdd Matt Pocock Скилл управляет циклом красный-зелёный в TDD: проверяет, что тесты пишутся до кода, держит их на уровне публичных интерфейсов и не завязывает на внутреннюю структуру. 1 141 062установок triage Matt Pocock Скилл проводит issue и внешние PR через роли триажа, проверку и подготовку брифа для агента. Подойдёт мейнтейнеру, который разбирает очередь задач. 990 453установок codebase-design Matt Pocock Скилл помогает проектировать модули с небольшим интерфейсом и скрытой внутри сложностью. Подходит для рефакторинга, тестируемости и поиска чистого seam. 850 344установок code-review Matt Pocock Проверяет изменения от выбранной точки по стандартам репозитория и требованиям задачи. Нужен для ревью ветки, PR или незавершённой работы. 789 521установок implement Matt Pocock Выполняет задачу по спецификации или тикетам, ведёт работу через тесты и завершает её ревью с коммитом. Подходит для задач, где нужен дисциплинированный цикл разработки. 774 700установок

Из того же набора40

linux-shell-scripting Скилл с готовыми шаблонами bash-скриптов: бэкапы, мониторинг ресурсов, управление пользователями, разбор логов. Пригодится, когда агенту нужно написать рабочий скрипт, а не набросок. CX Codex +1 ★ 4 679звёзд репо http-load-profiler Скилл запускает ступенчатое нагрузочное тестирование HTTP-сервисов через wrk или ab, собирает задержки p50–p99 и вычисляет точку насыщения системы. CX Codex +1 ★ 4 679звёзд репо file-path-traversal Скилл помогает искать уязвимости обхода путей и LFI в веб-приложениях. Он пригодится для проверки чтения файлов за пределами корня сайта. CX Codex +1 ★ 4 679звёзд репо dev-guide-generator Превращает техническую тему в готовый туториал: предварительные требования, настройка окружения, основные шаги, разбор ошибок и шпаргалка в конце. CX Codex +1 ★ 4 679звёзд репо dataset-quality-audit Скилл проверяет табличные файлы на пропуски, дубликаты и другие проблемы качества. Пригодится перед анализом или загрузкой данных. CX Codex +1 ★ 4 679звёзд репо database-scout Скилл для чтения схем SQLite и PostgreSQL: показывает таблицы, колонки, связи и рисует Mermaid ER-диаграммы. Запросы только на чтение. CX Codex +1 ★ 4 679звёзд репо database-optimizer Скилл находит узкие места в PostgreSQL и MySQL, разбирает планы EXPLAIN и переписывает медленные запросы. Помогает сократить время ответа базы данных до целевых значений sub-100ms. CX Codex +1 ★ 4 679звёзд репо data-viz-renderer Скилл превращает JSON-данные в автономную HTML/SVG-инфографику: карточки показателей, сравнения, схемы процессов и дашборды. Пригодится для отчётов и продуктовых метрик. CX Codex +1 ★ 4 679звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой