u/Dependent_Air_9383 — reddlx

Eu usava bastante o /simplify do Claude Code no trabalho.

Ele resolve uma dor bem simples: pegar código ou explicações geradas por IA e transformar em algo mais limpo, legível e utilizável de verdade.

Quando fui usar o Gemini CLI nos meus projetos pessoais, senti falta disso.

Tentei recriar na mão, mas não ficava consistente. Depois que saíram as instruções do Claude Code, usei como base e acabei fazendo minha própria versão com alguns ajustes.

Transformei isso numa extensão pro Gemini CLI:

https://github.com/JhonatanRian/gemini-simplify-extension

A ideia não é só “reescrever melhor”. Ele tenta entender o projeto antes:

lê arquivos tipo pyproject.toml, package.json, etc. pra identificar linguagem/versão
evita sugerir coisa incompatível com o stack
usa docs como base pra refatorar
separa a análise em clareza, performance, abstração e padrões

No fim virou uma forma bem prática de limpar código gerado por IA sem precisar ficar reescrevendo prompt toda hora.

Se alguém aqui usa Gemini CLI ou algo parecido, como vocês estão lidando com isso?

/simplify in gemini-cli

I use the /simplify command from Claude Code a lot in my daily work.

It solves a very real problem: turning AI-generated code or explanations into something cleaner, easier to read, and actually usable.

When I switched to Gemini CLI for my personal projects, I really missed that.

I tried recreating it myself, but the behavior wasn’t consistent. After the Claude Code prompts leaked, I used them as a base and built my own version with a few improvements.

I ended up turning it into a Gemini CLI extension:

https://github.com/JhonatanRian/gemini-simplify-extension

Instead of just “rewriting”, it tries to understand the project before touching anything:

1. Environment detection
Reads files like pyproject.toml, package.json, go.mod to figure out language and version.
So it avoids suggesting things that don’t exist in your stack.

2. Docs-first approach
Uses the detected version to guide decisions based on actual documentation and best practices.

3. Multi-focus refactor
Splits the work into a few concerns:

abstraction → reduce duplication, prefer standard libraries
clarity → simplify nested logic and remove noise
performance → catch common bottlenecks
standards → enforce best practices for that specific version

It’s basically a way to clean up AI output without having to rewrite prompts over and over.

Curious how others are handling this kind of workflow with Gemini CLI or similar tools.