jscpd

Detector de copiar y pegar para código fuente de programación. Admite más de 224 formatos. AI-Ready con servidor MCP y un generador de informes eficiente en tokens. Ahora con un motor basado en Rust: entre 24 y 37 veces más rápido.

jscpd implementa el algoritmo de Rabin-Karp para encontrar bloques de código duplicados en los archivos.

Inicio rápido

# Install (all platforms — installs the jscpd command)
curl -fsSL https://jscpd.dev/install.sh | bash

# TypeScript engine (Node.js, v4.x)
npm install -g jscpd@4
jscpd /path/to/code
# or use without installing
npx jscpd@4 /path/to/code

# Rust engine (v5.x, 24-37x faster) — installs the jscpd command
npm install -g jscpd@5
jscpd /path/to/code

# Rust engine — cpd command only
npm install -g cpd
cpd /path/to/code

# Rust-native install (exposes both jscpd and cpd)
cargo install jscpd

# Nix (installs both jscpd and cpd)
nix run github:kucherenko/jscpd -- /path/to/code
# or install permanently
nix profile install github:kucherenko/jscpd

# Homebrew (macOS/Linux)
brew install jscpd

Related MCP server: tree-sitter-analyzer

Documentación

Dos motores

jscpd@5 instala el comando jscpd. El paquete npm cpd instala el comando cpd. Ambos contienen el mismo binario de Rust. Para obtener ambos nombres de comando desde una sola instalación, usa crates.io: cargo install jscpd.

Novedades

v5.0.x — Motor Rust

jscpd v5 es una reescritura completa en Rust desde cero que se distri buye como jscpd@5 (instala el comando jscpd) o como cpd (instala el comando cpd). Binario autónomo: no requiere el entorno de ejecución de Node.js.

La misma interfaz, entre 24 y 37 veces más rápido:

• Se conservan todas las opciones CLI de v4: reemplazo directo: jscpd → jscpd@5

• Mismo archivo de configuración .jscpd.json, mismo algoritmo de detección, mismos generadores de informes

• 223 formatos de lenguaje con detección entre formatos (Vue SFC, Svelte, Astro, Markdown)

Novedades en v5:

• Detección entre 24 y 37 veces más rápida en proyectos reales (consulta el benchmark)

  • Bases de código pequeñas (548 archivos): 34 veces más rápida

  • Bases de código medianas (9K archivos): 37 veces más rápida

  • Bases de código grandes (17K archivos, 900 MB): 24 veces más rápida

• Git blame con comparación lado a lado de autores (--blame --reporters console-full)

• --workers — controla el paralelismo para la tokenización de archivos y la detección (por defecto: automático, usa todos los núcleos de CPU; no disponible en v4)

• 13 generadores de informes: console, console-full, json, xml, csv, html, markdown, badge, sarif, ai, xcode, threshold, silent

• Generador de informes de IA — salida eficiente en tokens para pipelines de LLM (~79% menos tokens que la consola)

• --mcp — servidor MCP integrado sobre stdio: apunta tu asistente de IA al binario y podrá comprobar fragmentos de código para detectar duplicados en tu base de código (consulta la documentación)

• --summary — resumen de la base de código: archivos y carpetas principales por tokens, líneas, tamaño y una estimación de complejidad: puntos calientes de refactorización directamente desde el escaneo (consulta la documentación)

• Binario autónomo — precompilado para 7 plataformas (macOS arm64/x64, Linux arm64/x64, Windows arm64/x64)

Aún no en v5 (usa v4 para estos):

• Almacenes LevelDB/Redis (--store leveldb)

• API de programación de Node.js (jscpd(), detectClones())

Consula la documentación de Rust para la referencia completa de la CLI y las diferencias con v4.

v4.2.x — Motor TypeScript

• Backend del tokenizador personalizado: se reemplazó prismjs por un back end propio construido sobre reprism. Tokenización ~11.5% más rápida en proyectos reales

• Detección entre formatos: Vue SFC, Svelte, Astro y Markdown tokenizados por bloque, lo que permite la detección entre tipos de archivo

• Nuevos formatos: Apex, CFML/ColdFusion, GDScrit y más de 70 formatos adiciones (224 en total, antes 152)

• Detección de shebang: detecta automáticamente el lenguaje de los scripts sin extensión

• --store-path: configura el directorio de caché de LevelDB para ejecuciones en paralelo

• --skipComments: abreviatura de --mode weak

• --formats-names: asigna nombres de archivo (p. ej. Makefile, Dockerfile) a formatos

• --noTips: suprime la salida de consejos en CI

• Corrección de errores: duplicados de archivos completos descartados silenciosamente (#728), ReDoS en archivos Lisp/Elisp (#737), caída del proceso con package.json malformado (#739), detección entre archivos de Vue SFC (#737), núme ros de columna en Vue SFC (#737), 50 vulnerabilidades de seguridad en dependencias

Consula la documentación de TypeScript para la referencia completa de la CLI.

Paquetes

Quién usa jscpd

El paquete npm jscpd se descarga más de 10M de veces al mes, y ~5.000 repositorios lo declaran en el gráfico de dependientes de GitHub.

Incluido por plataformas de análisis:

• GitHub Super Linter — agregador de linters oficial de GitHub, incluye jscpd como su detector de copiar y pegar

• MegaLinter — agregador de linters de código abierto para CI, incluye jscpd en todas sus variantes, incluida ci_light

• Codacy — plataforma automatizada de análisis de código, jscpd impulsa el motor de detección de duplicados

Usado en proyectos destacados:

• OpenClaw — asistente personal de IA, ejecuta jscpd como control de duplicados en sus scripts de verificación

• DeepSeek Harness — el harness de plugins de DeepSeek, configuración de jscpd en CI

• degit — el generador de proyectos de Rich Harris

• MEGA webclient — el cliente web de MEGA.nz

• Microsoft TypeAgent

• Salesforce DX VS Code

• Alibaba AppWorks — integra jscpd como biblioteca

• OVHcloud manager — el panel de control de clientes de OVHcloud

• KiroCrew — espacio de trabajo de desarrollo persistente que se automejora

Rendimiento

Evaluado en macOS (Apple Silicon), 10 ejecuciones por objetivo (3 para CopilotKit). v4 se ejecutó con --no-gitignore -i "node_modules" para garantizar un escaneo de archivos comparable.

Consulta performance-comparison.md para ver la metodología completa y los datos brutos.

Funciones AI-Ready

jscpd se integra en flujos de trabajo impulsados por IA mediante tres mecanismos:

Generador de informes de IA

Salida eficiente en tokens para pipelines de LLM (~79% menos tokens que el generador de informes de consola por defecto):

jscpd --reporters ai /path/to/source              # v4
cpd --reporters ai /path/to/source                # v5
cpd --reporters ai --summary /path/to/source      # v5: + compact codebase summary

Habilidades de agente

Dos habilidades instalables que enseñan a los asistentes de codificación con IA a usar jscpd y a refactorizar las duplicaciones detectadas:

Después de la instalación, pide a tu agente que «encuentre y corrija la duplicación de código» e invocará jscpd con las opciones adecuadas y actuará sobre los resultados.

Consulta la documentación AI-Ready para conocer todos los detalles.

Contribuciones

Consulta CONTRIBUTING.md para la configuración de desarrollo (Rust y TypeScript), la política de pruebas y los requisitos para las pull requests aceptables. Los problemas de seguridad se gestionan a través de la política de seguridad, no mediante incidencias públicas.

1. Haz un fork del repositorio kucherenko/jscpd

2. Clona el fork (git clone https://github.com/{your-id}/jscpd)

3. Instala las dependencias (pnpm install)

4. Ejecuta en modo de desarrollo: pnpm dev

5. Añade tus cambios

6. Añade pruebas y comprueba: pnpm test

7. Compila: pnpm build

8. Crea un PR

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MIT © Andrey Kucherenko