refactor-method-complexity-reduce

от github

Рефакторинг метода для снижения когнитивной сложности путем выделения вспомогательных методов. Анализирует вложенные условные операторы, циклы и сложные логические выражения для выявления возможностей рефакторинга. Извлекает логику проверки, обработку, зависящую от типа, и повторяющиеся блоки кода в специализированные вспомогательные методы. Упрощает основной поток метода, сохраняя всю исходную функциональность и обработку ошибок. Включает обязательную тестовую верификацию для подтверждения отсутствия сбоев тестов и когнитивной сложности на уровне или ниже...

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill refactor-method-complexity-reduce

Refactor Method to Reduce Cognitive Complexity

Objective

Refactor the method ${input:methodName}, to reduce its cognitive complexity to ${input:complexityThreshold} or below, by extracting logic into focused helper methods.

Instructions

  1. Analyze the current method to identify sources of cognitive complexity:

    • Nested conditional statements
    • Multiple if-else or switch chains
    • Repeated code blocks
    • Multiple loops with conditions
    • Complex boolean expressions
  2. Identify extraction opportunities:

    • Validation logic that can be extracted into a separate method
    • Type-specific or case-specific processing that repeats
    • Complex transformations or calculations
    • Common patterns that appear multiple times
  3. Extract focused helper methods:

    • Each helper should have a single, clear responsibility
    • Extract validation into separate Validate* methods
    • Extract type-specific logic into handler methods
    • Create utility methods for common operations
    • Use appropriate access levels (static, private, async)
  4. Simplify the main method:

    • Reduce nesting depth
    • Replace massive if-else chains with smaller orchestrated calls
    • Use switch statements where appropriate for cleaner dispatch
    • Ensure the main method reads as a high-level flow
  5. Preserve functionality:

    • Maintain the same input/output behavior
    • Keep all validation and error handling
    • Preserve exception types and error messages
    • Ensure all parameters are properly passed to helpers
  6. Best practices:

    • Make helper methods static when they don't need instance state
    • Use null checks and guard clauses early
    • Avoid creating unnecessary local variables
    • Consider using tuples for multiple return values
    • Group related helper methods together

Implementation Approach

  • Extract helper methods before refactoring the main flow
  • Test incrementally to ensure no regressions
  • Use meaningful names that describe the extracted responsibility
  • Keep extracted methods close to where they're used
  • Consider making repeated code patterns into generic methods

Result

The refactored method should:

  • Have cognitive complexity reduced to the target threshold of ${input:complexityThreshold} or below
  • Be more readable and maintainable
  • Have clear separation of concerns
  • Be easier to test and debug
  • Retain all original functionality

Testing and Validation

CRITICAL: After completing the refactoring, you MUST:

  1. Run all existing tests related to the refactored method and its surrounding functionality
  2. MANDATORY: Explicitly verify test results show "failed=0"
    • NEVER assume tests passed - always examine the actual test output
    • Search for the summary line containing pass/fail counts (e.g., "passed=X failed=Y")
    • If the summary shows any number other than "failed=0", tests have FAILED
    • If test output is in a file, read the entire file to locate and verify the failure count
    • Running tests is NOT the same as verifying tests passed
    • Do not proceed until you have explicitly confirmed zero failures
  3. If any tests fail (failed > 0):
    • State clearly how many tests failed
    • Analyze each failure to understand what functionality was broken
    • Common causes: null handling, empty collection checks, condition logic errors
    • Identify the root cause in the refactored code
    • Correct the refactored code to restore the original behavior
    • Re-run tests and verify "failed=0" in the output
    • Repeat until all tests pass (failed=0)
  4. Verify compilation - Ensure there are no compilation errors
  5. Check cognitive complexity - Confirm the metric is at or below the target threshold of ${input:complexityThreshold}

Confirmation Checklist

  • Code compiles without errors
  • Test results explicitly state "failed=0" (verified by reading the output)
  • All test failures analyzed and corrected (if any occurred)
  • Cognitive complexity is at or below the target threshold of ${input:complexityThreshold}
  • All original functionality is preserved
  • Code follows project conventions and standards

Больше skills от github

debugging-workflows
github
Руководство по отладке агентных рабочих процессов GitHub — анализ логов, аудит запусков и устранение неполадок
go-codemod
github
Реализация и тестирование Go-кодмодов для команды gh aw fix.
acreadiness-policy
github
Помочь пользователю выбрать, написать или применить политику AgentRC. Политики настраивают оценку готовности, отключая нерелевантные проверки, переопределяя влияние/уровень, задавая…
ai-ready
github
Делает любой репозиторий AI-ready — анализирует вашу кодовую базу и генерирует AGENTS.md, copilot-instructions.md, CI-воркфлоу, шаблоны issues и многое другое. Анализирует ваши PR-ревью…
create-oo-component-documentation
github
Создавать всестороннюю, стандартизированную документацию для объектно-ориентированных компонентов в соответствии с лучшими отраслевыми практиками и стандартами архитектурной документации.
dependabot
github
Dependabot — это встроенный инструмент управления зависимостями GitHub с тремя основными возможностями:
doublecheck
github
Трёхуровневый конвейер верификации для выходных данных ИИ. Извлекает проверяемые утверждения, находит подтверждающие или опровергающие источники через веб-поиск, проводит состязательную проверку…
foundry-agent-sync
github
Создание и синхронизация AI-агентов на основе промптов непосредственно в Azure AI Foundry через REST API из локального JSON-манифеста. В отличие от навыков-шаблонов, которые только…