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文末有老金的开源知识库地址·全免费

1月9日，Claude Code创始人Boris Cherny在X上发了个消息：

我们刚刚开源了Claude Code团队内部使用的code-simplifier代理。

​

这消息老金看到的时候有点愣——原来官方团队也在用这玩意儿。

更关键的是，这个代理现在已经作为官方插件开源了。

老金做产品这么多年，深知技术债务的痛。
代码重复、模块耦合、改一处动全身——这些问题不仅让开发团队头疼，最终也会影响产品的迭代速度。
code-simplifier就是用来解决这类问题的工具。

code-simplifier到底是什么

说人话，它就是一个"代码减肥教练"。
功能完成后帮你把AI生成的"胖代码"练成"精瘦代码"。

老金研究了半天，发现它主要干这几件事：

移除重复代码：把复制粘贴的逻辑合并成通用函数，遵循DRY原则（Don't Repeat Yourself）
清理孤立代码：删除没人调用的函数和变量
简化复杂逻辑：把5层嵌套的if地狱拍成平的，用卫语句和提前返回
改善命名规范：把func1、temp2改成calculate_total、user_session
现代化语法：把旧式写法升级成列表推导式、箭头函数这些

听着简单？但效果是真离谱。

AI写代码的通病

老金观察了很久，发现AI写代码有个大问题：过度工程化。

为什么会这样？老金分析有这几个原因。

第一，追求完整性
AI训练时见过大量生产代码，这些代码包含了各种边界情况处理。
所以AI生成代码时会倾向于覆盖所有可能场景，即使这些场景在实际项目中很少发生。

技术同事跟老金说过，要实现一个简单的用户登录功能。
AI生成的代码包含了：多种认证方式（邮箱、手机号、用户名）、密码强度验证、防暴力破解机制、设备指纹识别、异地登录检测。
功能确实全面，但对于MVP产品来说，明显过度设计了。

第二，防御性编程倾向
AI会添加大量错误处理和验证逻辑。
这是好事，但有时会过度。
一个简单的数据处理函数，AI可能加上五六层验证，每个参数都要检查类型、检查空值、检查格式。
对于某些场景这确实必要，但不是所有场景都需要这么严格。

第三，喜欢抽象
AI喜欢"未雨绸缪"，创建"未来可能需要"的抽象层。
你的项目只需要处理CSV，AI给你搞个DataProcessorFactory，支持CSV、JSON、XML、Excel五种格式。
结果呢？其他四种格式从来没用过。

第四，模式复制
AI从训练数据学到的可能是复杂模式而非简单模式。
老金见过AI用工厂模式创建一个简单的配置对象，明明一个字典就搞定的事，非要搞三个类。

代码膨胀的后果是什么？老金总结了四个：
新成员理解成本增加、维护一个简单功能要改多个文件、调试时复杂嵌套逻辑难以追踪、技术债务像滚雪球一样积累。

code-simplifier的五大绝活

老金研究了下，总结了code-simplifier最实用的五个能力。

绝活一：消除重复代码

这是老金使用最频繁的功能。
AI生成的代码经常会有重复逻辑，三个函数干同一件事，只是参数不同。

真实案例：三个发送通知的函数

def send_email_notification(user_id, message): conn = database.get_connection() user = conn.query("SELECT * FROM users WHERE id = ?", user_id) if user and user.email_enabled: email_service.send(user.email, message) conn.close() def send_sms_notification(user_id, message): conn = database.get_connection() user = conn.query("SELECT * FROM users WHERE id = ?", user_id) if user and user.sms_enabled: sms_service.send(user.phone, message) conn.close() def send_push_notification(user_id, message): conn = database.get_connection() user = conn.query("SELECT * FROM users WHERE id = ?", user_id) if user and user.push_enabled: push_service.send(user.device_token, message) conn.close()

三个函数，前半部分逻辑完全一样，只是发送方式不同。
维护这种代码是种折磨，改一处要改三个地方。

code-simplifier优化后：

def send_notification(user_id, message, channel="email"): """发送通知到指定渠道""" conn = database.get_connection() user = conn.query("SELECT * FROM users WHERE id = ?", user_id) if not user: conn.close() return False channels = { "email": (user.email_enabled, lambda: email_service.send(user.email, message)), "sms": (user.sms_enabled, lambda: sms_service.send(user.phone, message)), "push": (user.push_enabled, lambda: push_service.send(user.device_token, message)) } enabled, sender = channels.get(channel, (False, None)) if enabled and sender: sender() conn.close() return True conn.close() return False

从27行减少到19行，而且再增加新的通知渠道也不用重复代码。

绝活二：把嵌套地狱拍平

这是老金最喜欢的功能。
code-simplifier擅长使用卫语句和提前返回来减少嵌套。

真实案例：多层嵌套的用户注册验证

def handle_registration(data): if data is not None: if "username" in data: if "email" in data: if "password" in data: if len(data["password"]) >= 8: if validate_email(data["email"]): user = create_user(data) if user is not None: send_welcome_email(user) return {"success": True, "user_id": user.id} else: return {"success": False, "error": "创建失败"} else: return {"success": False, "error": "邮箱格式错误"} else: return {"success": False, "error": "密码太短"} else: return {"success": False, "error": "缺少密码"} else: return {"success": False, "error": "缺少邮箱"} else: return {"success": False, "error": "缺少用户名"} else: return {"success": False, "error": "数据为空"}

这种代码叫"箭头型代码"，看着就眼晕。

code-simplifier用卫语句把它拍平：

def handle_registration(data): """处理用户注册""" if not data: return {"success": False, "error": "数据为空"} required_fields = ["username", "email", "password"] missing = [f for f in required_fields if f not in data] if missing: return {"success": False, "error": f"缺少{missing[0]}"} if len(data["password"]) < 8: return {"success": False, "error": "密码太短"} if not validate_email(data["email"]): return {"success": False, "error": "邮箱格式错误"} user = create_user(data) if not user: return {"success": False, "error": "创建失败"} send_welcome_email(user) return {"success": True, "user_id": user.id}

技术同事跟老金说过，这种重构让代码的可读性提升了至少3倍。
原来要盯着看5分钟才能懂，现在扫一眼就明白。

绝活三：升级到现代语法

code-simplifier会把旧式写法升级成现代语言特性。

Python示例：把循环变成推导式

# 旧式写法 def get_active_usernames(users): active_names = [] for user in users: if user.is_active and user.last_login > days_ago(30): active_names.append(user.username.lower()) return active_names # code-simplifier优化后 def get_active_usernames(users): return [u.username.lower() for u in users if u.is_active and u.last_login > days_ago(30)]

JavaScript示例：用现代数组方法替代循环

// 旧式写法 function calculateTotal(items) { var total = 0; for (var i = 0; i < items.length; i++) { if (items[i].inStock) { total = total + items[i].price * items[i].quantity; } } return total; } // code-simplifier优化后 const calculateTotal = items => items .filter(item => item.inStock) .reduce((sum, item) => sum + item.price * item.quantity, 0);

绝活四：改善命名和结构

这是老金依赖最多的功能。
code-simplifier会把func1、temp2改成calculate_total、user_session，把大型函数拆成单一职责的小函数，把魔法数字提取成常量。

真实案例：

# AI生成的原始代码 def p1(u, i): if u.type == "vip": return i * 0.8 elif u.type == "new": return i * 0.9 else: return i def p2(o, d): if d > 5: return o * 1.2 else: return o def calc(u, o, d): s1 = p1(u, o) s2 = p2(s1, d) return s2

code-simplifier优化后：

VIP_DISCOUNT = 0.8 NEW_USER_DISCOUNT = 0.9 REGULAR_PRICE = 1.0 BULK_ORDER_THRESHOLD = 5 BULK_ORDER_MARKUP = 1.2 def apply_user_discount(base_price, user): """根据用户类型应用折扣""" discounts = { "vip": VIP_DISCOUNT, "new": NEW_USER_DISCOUNT } return base_price * discounts.get(user.type, REGULAR_PRICE) def apply_bulk_markup(price, days_to_deliver): """长时间订单加价""" if days_to_deliver > BULK_ORDER_THRESHOLD: return price * BULK_ORDER_MARKUP return price def calculate_final_price(user, base_price, days_to_deliver): """计算最终价格""" discounted = apply_user_discount(base_price, user) return apply_bulk_markup(discounted, days_to_deliver)

绝活五：降低认知复杂度

认知复杂度是人类理解代码需要付出的努力。
code-simplifier通过减少嵌套层级、降低分支数量、提高可预测性来降低认知复杂度。

真实案例：文件上传验证

# AI生成的原始代码（认知复杂度：18+） def validate_upload(file, user, settings): if file: if file.size > 0: if user: if user.is_authenticated: if file.extension in settings.allowed_extensions: if file.size <= settings.max_file_size: if user.storage_used + file.size <= user.storage_limit: if not user.is_banned: return {"valid": True} else: return {"valid": False, "reason": "用户被封禁"} else: return {"valid": False, "reason": "存储空间不足"} else: return {"valid": False, "reason": "文件过大"} else: return {"valid": False, "reason": "不支持的文件类型"} else: return {"valid": False, "reason": "未登录"} else: return {"valid": False, "reason": "用户不存在"} else: return {"valid": False, "reason": "空文件"} else: return {"valid": False, "reason": "无文件"}

code-simplifier优化后：

def validate_upload(file, user, settings): """验证文件上传""" if not file or file.size == 0: return {"valid": False, "reason": "无效文件"} if not user or not user.is_authenticated: return {"valid": False, "reason": "未登录"} if user.is_banned: return {"valid": False, "reason": "用户被封禁"} if file.extension not in settings.allowed_extensions: return {"valid": False, "reason": "不支持的文件类型"} if file.size > settings.max_file_size: return {"valid": False, "reason": "文件过大"} if user.storage_used + file.size > user.storage_limit: return {"valid": False, "reason": "存储空间不足"} return {"valid": True}

如果对你有帮助，记得关注一波~

真实效果对比

老金找了几个真实案例，你看看差距有多大。

案例一：数据导入脚本大瘦身

这是一个真实的数据导入脚本，AI生成的原始代码112行。

code-simplifier优化后，58行。

对比数据：
代码行数：112 → 58（减少48%）
嵌套层级：5层 → 2层
可读性：显著提升
可测试性：每个验证步骤可独立测试

案例二：用户认证模块

原始代码AI生成38行，一个函数处理所有认证逻辑。

code-simplifier优化后45行，行数略有增加，但是拆成了4个单一职责函数。

对比结果：
单个函数复杂度：高 → 低
可测试性：差 → 优，每个函数可独立测试
可维护性：差 → 优，单一职责

速度vs质量的权衡

很多人会问：用code-simplifier会不会降低开发速度？

根据官方数据，开发速度约降低50%。
但老金觉得要看你怎么算这笔账。

技术同事给老金算过一笔账：

功能开发时间增加20%，但代码审查时间减少40%，Bug修复时间减少30%，后续维护成本降低50%。
算下来整体项目周期反而缩短了约10%。

老金的理解：虽然单个功能开发时间长了，但考虑代码审查、Bug修复、后续维护，整体效率反而提升了。

什么场景推荐用，什么场景不推荐？

老金总结了一个表格：

强烈推荐：生产环境代码、团队协作项目、长期维护项目、开源项目
不推荐：快速原型、一次性脚本、紧急hotfix、实验性代码

code-simplifier的局限性

老金得说实话，code-simplifier不是万能的。

有时候会过度简化
有些场景它会把简单逻辑抽象得太复杂，反而降低可读性。
对于3个分支的if-else，原始代码可能比抽象后的工厂模式更清晰。

不理解业务上下文
它不知道某个函数为什么这么写，可能把有特殊作用的代码当成"死代码"删了。
所以它删东西之前会问你，这时候你得想清楚了再批准。

有时候会改变性能特征
某些优化可能会改变代码的性能特征。
比如把循环改成列表推导式，对于大数据集，列表推导式会立即计算所有结果，而原始版本的循环可以逐步处理。

老金的建议：始终人工审查它的改动，确保所有改动都通过了测试，对于性能敏感的代码进行性能对比。

怎么用它

根据Boris Cherny的推文，安装方式有两种：

方式一：直接安装

claude plugin install code-simplifier

方式二：从插件市场安装

/plugin marketplace update claude-plugins-official /plugin install code-simplifier

安装后，在长时间编码工作结束后，或者清理复杂的PR时，可以让Claude使用code-simplifier代理。

然后直接 @code simplifier就可以使用了

​

老金的建议

如果你在用Claude Code，但一直没用过code-simplifier？亏大了。

老金给你3个建议：
去GitHub看官方插件仓库：anthropics/claude-plugins-official
在下次编码结束后试试@code-simplifier
每周至少用2次，让它帮你清理代码

千万别想着一次性扫完整个项目，那样容易卡死。
分批调用，让它慢慢清理。

code-simplifier不是替代人工审查，它只是做那些重复性的脏活累活。
真正需要架构决策的时候，它会咨询你，不会瞎改。
这点很靠谱。

Claude Code的多代理架构，代表了AI辅助开发的一个方向。
不是让AI替代开发者，而是让AI团队辅助开发者团队。
每个AI代理专注一个领域，协作干活。

code-simplifier就是这个AI团队里的代码保洁员，默默干着最脏最累的活，让代码库保持整洁。
挺好的。

参考来源

• GitHub仓库：https://github.com/sagearbor/cc\_starter\_repo\_with\_agents

• Claude Code官方插件仓库：https://github.com/anthropics/claude-plugins-official

• Boris Cherny推文：https://x.com/bcherny/status/2009450715081789767

• 知乎专栏深度分析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1993098994184898415

• Reddit讨论：https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1q8h6oz

• Medium深度分析：https://medium.com/coding-nexus/anthropic-just-open-sourced-a-code-cleaner-that-actually-gets-it-e2a6eeea70da

• 53AI新闻：https://www.53ai.com/news/OpenSourceLLM/2026010951890.html

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开源知识库地址：
https://tffyvtlai4.feishu.cn/wiki/OhQ8wqntFihcI1kWVDlcNdpznFf

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