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Führe am Ende größerer AiNetLinter-Aufgaben einen gezielten MCP-Audit auf DRY, Refactoring-Drift, Dead Code und Magic Values durch und behebe sichere, scope-nahe Befunde proaktiv.
RalfHuesing/AiNetLinter · ★ 1 · AI & Automation · score 74
Install: claude install-skill RalfHuesing/AiNetLinter
# Qualitäts-Audit in AiNetLinter ## Zweck Dieser Skill ist ein unabhängiger Abschlusscheck für größere Features, Refactorings und zusammenhängende Codepakete. Er sucht mit dem AiNetLinter- MCP-Server nach Code-Duplikation, Refactoring-Drift, totem Code und Magic Values und behebt eindeutige, risikoarme Befunde direkt im aktuellen Arbeitsstand. Der Audit wird nicht bei jedem kleinen Fix und nicht als eigene endlose Korrekturschleife ausgeführt. Ein Orchestrator kann ihn nach Implementierung und Review einmal am Ende der fachlichen Arbeit aufrufen. Seine Findings werden in den bestehenden Orchestrator-/Tech-Debt-Ablauf eingespeist; der Audit darf den Gesamtworkflow nicht wegen eines hartnäckigen Befunds beenden. ## Verbindliche Projektregeln - Lies `AGENTS.md` und die relevanten Dateien unter `.agents/rules/`. - Lies `.agents/rules/AiNetLinter-McpWorkflow.mdc` vor jeder semantischen C#-Analyse. - Lies die task-lokale `code-map.md` vor dem Audit. Verwende sie als Navigationshilfe, verifiziere sie aber gegen Working Tree und passende MCP-Abfragen und aktualisiere konkrete veraltete Einträge direkt in der Karte. - Verwende für `find_duplicates`, `find_dead_code` und `find_magic_values` die aktuellen MCP-Toolschemas mit `targetType=project` und dem absoluten `targetPath`. `rg` ergänzt nur konkrete Textarbeit und ersetzt die semantischen MCP-Abfragen nicht. - Halte Architekturverbote, Testregeln, Warnungsfreiheit und Dokumentationspflichten ein. Ändere keine ext