Slopfix: KI-Agenten entfernen KI-generierten Code-Bloat aus Repositorien

Die zunehmende Nutzung von KI-Werkzeugen beim Programmieren hat messbare Spuren in professionellen Codebases hinterlassen. Laut dem „2026 Maintainability Gap Report" des Code-Analyseunternehmens GitClear, der auf 623 Millionen ausgewerteten Änderungen basiert, sind duplizierte Codeblöcke seit 2023 um 81 Prozent gestiegen. Gleichzeitig ist der Anteil von Refactoring-Aktivitäten von 21 Prozent aller geänderten Zeilen im Jahr 2022 auf unter 4 Prozent im Jahr 2026 gefallen. Entwickler kopieren Code damit heute rund fünfmal häufiger, als dass sie ihn gezielt überarbeiten, eine Umkehrung der Verhältnisse von 2022.

Ein strukturelles Problem liegt in der Art, wie KI-Agenten Code erzeugen: Insbesondere bei sogenanntem „Vibe Coding", also dem weitgehend ungefilterten Generieren von Code durch KI, entstehen Schwierigkeiten typischerweise nach einigen Monaten, wenn Agenten den Gesamtkontext einer Codebase nicht mehr vollständig im Blick halten und bestehende Logik neu erfinden, anstatt sie wiederzuverwenden.

Am 11. Juli 2026 startete das Team Slopfix einen Service, der „Code-Bloat", also überflüssigen, aufgeblähten Code, aus Kundenprojekten entfernt. Das Modell: Slopfix analysiert Repositorien zunächst kostenlos und lehnt ein Projekt ab, wenn es keinen ausreichenden Handlungsspielraum sieht. Nimmt das Team einen Auftrag an, wird vor Beginn der Arbeit schriftlich ein Reduktionsziel vereinbart. Als Beispiel nennt die Website das Ziel, 100.000 Codezeilen auf 35.000 zu reduzieren, bei gleicher Funktionalität.

Das Honorar beträgt bis zu 10.000 US-Dollar pro Woche und wird proportional zur erzielten Reduktion abgerechnet. Trifft das Team die volle Zielmenge, erhält es das volle Honorar; erreicht es nur die Hälfte der vereinbarten Reduktion, entspricht auch die Vergütung der Hälfte. Der Gründer von Slopfix, der auf Hacker News unter dem Namen „zie1ony" schreibt, fasste das Modell prägnant zusammen: „Wir werden dafür bezahlt, Code zu löschen."

Kunden erhalten am Ende die verschlankte Codebase, eine schriftliche Bestandsaufnahme der Anwendungsfunktionalität, die zugleich als Regressionscheckliste dient, sowie eine Reihe von Vorkehrungen gegen künftigen Bloat: eine `CLAUDE.md`-Instruktionsdatei, Lint-Regeln und CI-Checks. Eine zweiwöchige Gewährleistung deckt Fehler ab, die durch die Bereinigung an zuvor funktionierenden Komponenten entstehen.

Slopfix setzt zur Bereinigung selbst KI-Coding-Agenten ein, konkret Claude Code. Das Team beschreibt den Einsatz jedoch nicht als autonomen Prozess: Die Agenten werden nach eigener Aussage „an einer sehr kurzen Leine" gehalten und treffen keine eigenständigen Entscheidungen. Die drei Ingenieure hinter Slopfix verweisen auf „dreißig Jahre kombinierte Erfahrung darin, wie wartbarer Code aussieht", und betonen: „Der Agent hat kein Stimmrecht."

Der erste Schritt vor jeder Code-Änderung ist die Erstellung eines schriftlichen Inventars aller Anwendungsfunktionen, gegliedert nach Screens und Endpunkten. Dieses Dokument dient gleichzeitig als Grundlage für die Regressionsprüfung und stellt sicher, dass die Reduktion keine Funktionalität beschädigt.

Slopfix gibt an, aufgeblähte Repositorien durch den Einsatz von KI-Agenten um bis zu 65 Prozent in der Codegröße reduzieren zu können. Konkrete Kundenprojekte mit unabhängig verifizierten Ergebnissen werden in den vorliegenden Quellen nicht genannt.

Das Geschäftsmodell von Slopfix steht exemplarisch für ein Paradox der aktuellen Softwareentwicklung: KI-Werkzeuge beschleunigen die Entwicklung erheblich, produzieren dabei aber eine Qualitätslast, die ihrerseits mit KI-Werkzeugen bearbeitet wird. Das Muster ähnelt früheren Beratungswellen rund um Offshore-Code, Cloud-Migrationen oder Blockchain-Integrationen, mit dem Unterschied, dass KI-generierter Bloat nach Einschätzung von Beobachtern deutlich schneller akkumuliert als frühere Qualitätsprobleme.

Das Modell stieß in Fachkreisen auf gemischte Reaktionen. Kritiker stellen die Frage, wer sicherstellt, dass die zur Bereinigung eingesetzten KI-Agenten ihrerseits effizient arbeiten. Andere merken an, dass die Bereinigung von KI-Code das Grundproblem nicht löst: Entwickler, die KI-generierten Code nicht verstehen, können ihn auch nach der Bereinigung nicht zuverlässig warten. Slopfix liefert seinen Kunden dafür jedoch die beschriebenen Guardrails, Lint-Regeln, CI-Checks und Instruktionsdateien, die künftigen Bloat verlangsamen sollen.