de analyse uitgevoerd door pluisachtige tools kan ook worden uitgevoerd door een optimaliserende compiler, die tot doel heeft snellere code te genereren., In zijn oorspronkelijke artikel uit 1978, Johnson behandelde dit probleem, de conclusie dat” de Algemene notie van het hebben van twee programma ‘ s is een goede “omdat ze geconcentreerd op verschillende dingen, waardoor de programmeur om”concentreren in een stadium van het programmeringsproces uitsluitend op de algoritmen, datastructuren, en de juistheid van het programma, en vervolgens later retrofit, met behulp van pluis, de wenselijke eigenschappen van universaliteit en draagbaarheid”.,
hoewel moderne compilers zijn geëvolueerd om veel van de historische functies van lint te omvatten, zijn pluisachtige tools ook geëvolueerd om een nog grotere verscheidenheid aan verdachte constructies te detecteren. Deze omvatten ” waarschuwingen over syntaxis fouten, gebruik van niet-aangegeven variabelen, oproepen naar verouderde functies, spatiëring en opmaak conventies, misbruik van scope, impliciete fallthrough in Switch statements, ontbrekende licentie headers,…dangerous language features”.
Pluisachtige tools zijn vooral nuttig voor dynamisch getypte talen zoals JavaScript en Python., Omdat de compilers van dergelijke talen meestal niet zo veel en strikte regels af te dwingen voorafgaand aan de uitvoering, linter tools kunnen ook worden gebruikt als eenvoudige debuggers voor het vinden van veelvoorkomende fouten (bijvoorbeeld syntactische discrepanties) evenals moeilijk te vinden fouten zoals heisenbugs (de aandacht vestigen op verdachte code als “mogelijke fouten”). Pluisachtige tools voeren over het algemeen statische analyse van broncode uit.
Pluisachtige tools zijn ook ontwikkeld voor andere aspecten van taal, waaronder grammatica en stijlgidsen.