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清除

Using AI to Delete Code: Agentic Tech Debt Cleanup at Uber

Uber 工程团队介绍了 AutoClean 系统,用于自动化清理 feature flag 产生的技术债务。陈旧的 feature flag 会在代码库中留下大量死代码,影响可读性、测试效率,甚至拖慢 AI agent 的会话。清理看似简单的搜索删除,实则涉及布尔逻辑、辅助函数、调用点、配置和测试的连锁传播决策。AutoClean 结合 AI agent 与基于 PolyglotPiranha 的确定性代码转换工具,通过 MCP 协议协作完成代码重写,并在 CI 失败时由确定性 fixer 与 agentic fixer 分层修复,最终生成通过验证的 diff 交由人工审查。该系统在 Uber 的 monorepo 中持续运行,实现了规模化、安全的技术债自动清理。

技术 › Agent Uber Engineering 2026-10-2113.7 KB 43.3K 555 78

优化这七个Token消耗陷阱,你的Claude Code可以多用三倍

本文深入分析了Claude Code消耗过快的根本原因,指出70%的Token浪费源于用户无意识构建的隐形开销。文章通过大量实测数据,揭示了CLAUDE.md臃肿、会话历史重读、插件Hook偷塞、缓存失效等七大陷阱,并提供了具体的诊断脚本与修复方案,帮助用户将有效产出Token占比从30%提升至65%。

技术 › Claude KK.aWSB 2026-05-0417.1 KB 432.6K 255 96