Dead Code Removal Complete
2026-09-04 18:05:39作者:廉彬冶Miranda
Dead Code Removal Complete
Removed
| # | Symbol | File | Type | Commit | Agent |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | unusedFunc | src/foo.ts | function | abc1234 | Batch A |
Skipped (agent reported failure)
| # | Symbol | File | Reason |
|---|
Verification
- Typecheck: PASS/FAIL
- Tests: X passing, Y failing (Z pre-existing)
- Build: PASS/FAIL
- Total removed: N symbols across M files
- Total commits: K atomic commits
- Parallel agents used: P
每个批次一个原子提交(K 个 atomic commits 对应各批次),意味着任何一条提交都可以被独立 revert 而不牵连其他批次的变更——这是把「原子提交」落到提交粒度上的直接收益。
## 五、源码级佐证:LSP references 参数与仓库 typecheck 链
### 5.1 `includeDeclaration=false` 不是风格问题,是判定正确性
协议在 Phase 2 强制 `LspFindReferences(includeDeclaration=false)`。在仓库的 LSP 工具实现中可以看到这个参数的真实语义:[packages/lsp-core/src/tools/navigation.ts](https://gitcode.com/gh_mirrors/oh/oh-my-openagent/blob/38a46e6013ecd1b1d68c3c0fde7964f927184732/packages/lsp-core/src/tools/navigation.ts?utm_source=gitcode_repo_files#L48-L54) 中,`includeDeclaration` 是一个可选布尔参数,**缺省为 `true`**:
```typescript
const includeDeclaration = optionalBoolean(params, "includeDeclaration") ?? true;
// ...
client.references(resolvedFilePath, line, character, includeDeclaration, signal)
缺省值为 true 意味着:如果不显式传 false,Find References 的结果会把符号自身的声明位置也计为一条引用。此时任何符号(哪怕全库再无任何调用)的引用数至少为 1,「0 references → CONFIRMED dead」的判定永远无法命中,整个零误报验证阶段会系统性地把所有死代码漏放。这正是技能在规则区和 Phase 2 两处都硬编码 includeDeclaration=false 的原因——它是对工具缺省行为的必要纠偏。参数的解析行为另有测试覆盖,见 packages/lsp-core/src/tools/parameters.test.ts 中对 includeDeclaration 缺省与显式取值的断言;工具 schema 中 includeDeclaration 的描述("Include the declaration. Defaults to true.")见 packages/lsp-core/src/tools/definitions.ts。
5.2 bun run typecheck 在 monorepo 里到底验什么
协议把 bun run typecheck 同时用作批次级验收(Phase 4 第 4 步)和全局终验(Phase 5)。对照 package.json 的 scripts 段,这个脚本在本仓库是三段式的全仓类型检查:
"build": "bun run script/build.ts",
"test": "bun test",
"typecheck": "tsgo --noEmit && bun run typecheck:script && bun run typecheck:packages"
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0622
Hy4-previewHy4 preview 是由腾讯混元团队研发的新一代混合专家(MoE)旗舰模型。模型总参数量 770B,每个 token 激活 49B,主干共包含78层,第一层采用标准 FFN,其余 77 层均为 MoE 结构,每层包含 256 个路由专家与 1 个共享专家,每个 token 激活 top-8 路由专家及共享专家。主干之外原生内置 1 层 MTP(总参数量 10B,激活 0.7B)以支持投机解码。Python00
GLM-5.3GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用相同的基座模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比,它在复杂编程和长程任务上的表现显著提升。Jinja00
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash (320B-A18B),是GLM-5系列的首个原生多模态模型。320B总参数,能力超过GLM-5.2Jinja00
Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4B 旨在让强大的 AI 更实用、更高效、更易获得。在广泛日常任务中表现强劲,涵盖对话、写作、翻译、推理、编码、工具调用以及智能体工作流,并在同等规模的开源模型中取得领先成绩。Spark-X2.5 将面向效率的架构与最高 1M tokens 的原生上下文窗口相结合,并支持 200 多种语言。Python00
Spark-X2.5-1.7BSpark-X2.5-1.7B 旨在让强大的 AI 更加实用、高效且易于获取。这些模型在广泛的日常任务中表现出色,涵盖对话、写作、翻译、推理、编程、工具调用和智能体工作流,并在同等规模的开源模型中取得领先结果。Spark-X2.5 将面向效率的架构与最高 1M tokens 的原生上下文窗口相结合,并支持 200 多种语言。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
33
18
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.12 K
2.72 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
903
1.82 K
暂无描述
Markdown
888
5.78 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
854
1.34 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
527
590
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.51 K
1.01 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.33 K
1.45 K
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
540
384
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.17 K
341