CodeBuddy提供四种死代码检测与清除方法：一、启用AI架构分析智能体进行静态调用图分析；二、调用安全智能体模块基于污点追踪定位隐式死代码；三、使用CLI执行工程级审计并输出JSON报告；四、在Craft模式下通过自然语言驱动闭环治理。
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如果您在使用CodeBuddy进行代码开发时，发现项目中存在长期未被调用、无实际执行路径的函数或变量，这些可能构成死代码。以下是针对死代码检测与清除的多种可行方法：
一、启用CodeBuddy内置的AI架构分析智能体
该智能体可实时监听代码变更，结合静态调用图分析与上下文可达性推理，自动识别不可达函数、未引用常量、冗余条件分支等典型死代码模式，并标注其作用域与潜在移除影响范围。
1、在CodeBuddy IDE中点击左侧边栏的“架构分析”图标。
2、选择目标工程根目录，点击“启动深度扫描”。
3、等待扫描完成后，在结果面板中筛选标签为Dead Code的条目。
4、对每项结果点击“查看调用链”，确认其确实无任何入口路径。
5、勾选需清除项，点击右上角“批量移除并重写引用”按钮。
二、调用CodeBuddy安全智能体的代码缺陷检测模块
该模块集成腾讯TCA代码分析工具，支持基于控制流与数据流的双向污点追踪，能精准定位因条件恒假、异常提前终止、逻辑短路导致的隐式死代码块，并区分“可安全删除”与“需人工验证”两类结果。
1、在VS Code中打开任意源文件，右键选择“CodeBuddy：运行安全扫描”。
2、在弹出的扫描配置中勾选“死代码与不可达语句”子项。
3、扫描结束后，问题列表中将显示带[DC]前缀的告警项。
4、将光标悬停于告警行，点击浮现的“建议删除”快捷操作。
5、若该行位于函数内部且涉及外部依赖，系统会同步高亮所有调用方并提示是否联动清理。
三、使用CodeBuddy CLI执行工程级死代码审计
通过命令行方式触发全仓库符号表构建与跨文件引用解析，适用于大型单体应用或微服务聚合仓库，支持输出JSON格式的死代码清单及依赖影响矩阵，便于纳入CI流程。
1、在项目根目录终端中执行：codebuddy audit --dead-code --output=report.json。
2、等待CLI完成AST解析与符号交叉引用分析（耗时取决于代码规模）。
3、打开生成的report.json，查找"status": "unreachable"字段的节点。
4、运行清理命令：codebuddy clean --dry-run=false --target=report.json。
5、清理完成后，CLI自动触发本地git diff并提示已删除文件与行数统计。
四、在Craft模式下发起自然语言驱动的死代码治理任务
Craft模式支持AI自主理解用户意图并执行多阶段操作，可将模糊需求如“清理所有废弃API和测试桩”转化为结构化分析-验证-删除-回归测试闭环，尤其适合重构场景下的规模化死代码清除。
1、在CodeBuddy IDE中切换至Craft模式，输入提示词：“识别并删除本项目中所有标记为@Deprecated且超过6个月未被调用的Java方法，同时更新所有引用处为替代方案”。
2、AI自动加载项目历史Git提交记录与最近30天的本地调试日志作为调用证据源。
3、生成执行计划后，点击“确认执行”，系统开始逐模块分析。
4、对每个待删方法，AI在右侧预览窗展示调用图快照与替代建议（如改用新接口或删除整段逻辑）。
5、全部确认后，AI一次性提交修改，包括源码删除、Javadoc更新、对应单元测试移除及build脚本调整。
