用途：从有界的改动文件集合中清除 AI 生成的代码异味，同时严格保持行为不变。默认范围是相对 merge-base main 的分支差异，也可由调用方传入显式文件列表。
主要能力：先用回归测试锁定行为，再按九类异味多轮清理，最后经质量门禁与关键审查验证。九类包括：明显注释、过度防御代码、过度复杂、无谓抽象、边界违规、死代码、重复、性能等价优化、缺失测试，以及超过 250 纯 LOC 的超大模块。核心安全不变量是：删除任何一行前，行为必须由通过的测试锁定。
使用方式：按阶段执行。阶段 1 确定范围，过滤已删除、二进制、生成/第三方文件；阶段 2 为每个范围内文件补最窄的回归测试并跑绿；阶段 3 先做删除阶梯（整体删除、复用、平台/标准库/依赖替代、就地简化），再产出显式清理计划；阶段 4 以每批 5 个文件并行清理；随后跑质量门禁（回归测试、lint、类型检查、单元/集成测试、静态/安全扫描），不适用的门禁需显式报告 N/A。
适用场景：清理 AI 生成或辅助生成的代码改动，尤其是分支 diff 或 Ralph 工作流的变更文件集。
限制：无法建立绿色基线时应停止并报告；删除信任边界上的校验或错误处理前必须有对抗性回归测试，否则保留；性能优化仅在行为等价明显时应用；散文类文件（提示词、SKILL.md、规则、markdown）不添加文本/字数/短语锁定测试；超大模块需完整模块化重构，禁止按 token 数拆分或使用 utils.py 等兜底文件。Codex 环境下需将 OpenCode 专有工具示例翻译为 Codex 原生子代理工具，具体映射见资料。