find-dead-code

Trouve les fonctions, classes, importations et chemins de code inaccessibles inutilisés. Utilisez lorsque l'utilisateur demande de trouver du code mort, du code inutilisé, des candidats au nettoyage, ou souhaite…

npx skills add https://github.com/openshift/lightspeed-service --skill find-dead-code

Find Dead Code

Detect unused code that can be safely removed.

Rules

  • Report findings, do not delete. Removal is a separate task.
  • Focus on production code (ols/). Skip tests unless explicitly asked.
  • Vulture has false positives — classify each finding before recommending removal.
  • Code used only via dynamic dispatch (e.g. Pydantic validators, FastAPI dependencies) is not dead.

Step 1: Determine Scope

Ask the user:

  • Branch mode: only files changed in the current branch vs main.
  • Full mode: scan the entire ols/ directory.

For branch mode:

git diff --name-only origin/main -- 'ols/' | grep '\.py$'

Step 2: Run Vulture

uvx vulture <target> --min-confidence 80

--min-confidence 80 reduces noise. Lower confidence findings are more likely false positives.

Step 3: Run Pylint Unused Checks

uv run pylint --disable=all --enable=unused-import,unused-variable,unused-argument,unreachable <target>

Cross-reference with vulture findings to increase confidence.

Step 4: Filter False Positives

Common false positives in this codebase:

PatternWhy it's not dead
Pydantic model_validator, field_validatorCalled by Pydantic, not directly
FastAPI dependency functionsInjected via Depends()
__eq__, __hash__, __str__Called implicitly by Python
Constants used in config YAMLReferenced by config loader
Abstract method implementationsCalled via base class interface
Imports re-exported from __init__.pyUsed by external consumers

Step 5: Classify Findings

For each finding, classify:

CategoryCriteriaAction
RemoveClearly unused, no dynamic referencesSafe to delete
VerifyPossibly used dynamically or externallySearch for string references before removing
False positivePydantic/FastAPI/magic methodSkip

For "Verify" findings, search for string-based references:

rg "<function_or_class_name>" ols/ tests/

Step 6: Report

For each finding:

  1. File and line number
  2. What is unused (function, class, import, variable)
  3. Confidence level (vulture %)
  4. Classification (remove / verify / false positive)

Summary: total findings, how many safe to remove, estimated lines saved.

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