Ai Coding Slop Cleaner

AI Coding Refactoring ist der Schlüssel, um mit künstlicher Intelligenz erzeugten Code auf Enterprise-Level zu heben. In diesem Live Coding Tutorial bei Never Code Alone zeige ich euch, wie wir mit dem Everything Clone Code (ECC) Skill Framework und dem mächtigen Reactor Cleaner Jagd auf "AI Slop Code" machen. Wenn man KI-Tools einfach nur "Refactor" zurufen lässt, ist das oft zu unpräzise und führt zu Dead Code sowie massiven Code-Duplikationen – genau den Problemen, die Vibecoding derzeit verursacht. Ich nutze das Framework in Verbindung mit Open Code und starken Modellen wie GLM5 und Minimax M3 aus China, um unser PHP-Projekt "Sales Reporter" radikal aufzuräumen. Das schockierende Ergebnis der Analyse: Über 1.300 Zeilen Code können direkt entfernt werden!

⏱️ Timestamps
0:00 Intro und das Problem mit AI Slop & Vibecoding
1:10 Das Everything Clone Code (ECC) Framework im KI-Glossar 2026
2:45 Vorstellung des Projekts: PHP Sales Reporter & Open Code Setup
4:15 Model-Diversität: GLM5, Olama, Hermes & Minimax M3 im Vergleich
5:50 Der Reactor Cleaner im Einsatz mit MCP (Context 7)
7:30 Das erschreckende Analyse-Ergebnis: 1350 Zeilen Legacy-Code
8:45 Automatisches Fixen im Tmux Split & Fazit

🚀 Praxis-Insights aus dem Video
In diesem Tutorial nutzen wir das Everything Clone Code (ECC) Framework direkt unter Open Code. Um dem aktuellen Trend der unpräzisen KI-Reviews entgegenzuwirken, setzen wir den spezialisierten Reactor Cleaner Skill ein. Dieser durchsucht die Codebasis gezielt nach Duplicate Overlap und Dead Code. Als Testprojekt dient mein "Sales Reporter" – ein reines Vibecoding-Projekt, bei dem bisher keine einzige Zeile Code selbst geschrieben wurde und das nun für zwei Agenturen live gehen soll.

Ein echtes Highlight im Setup ist der Planungsmodus. Viele verzichten darauf, weil er tokenintensiv ist, aber er sichert die Qualität im Vorfeld und spart hintenraus Zeit. Da wir hier Open Source entwickeln, nutze ich über den ZI Coding Plan das extrem starke Modell GLM5 sowie die aktuelle Minimax M3 Version aus China, die im Vergleich zu US-Anbietern wie Anthropic oder OpenAI die 400-fache Token-Menge zur Verfügung stellt. Unterstützt wird der Agent durch den MCP-Dienst Context 7, um Best-Practice-Wissen direkt aus Dokumentationen einzubinden. Über einen Tmux-Split legen wir einen neuen Git-Branch an und lassen den Cleaner die Arbeit machen. Bei solchen massiven Eingriffen zeigt sich: Zuverlässige statische Codeanalyse und gute End-to-End-Tests sind unerlässlich, damit die Applikation danach noch läuft!

Видео Ai Coding Slop Cleaner канала Never Code Alone