使用人工智能现代化遗留代码

更快、更智能、更可持续 在软件开发领域，过时的代码会阻碍创新与增长。遗留代码通常由几十年的补丁、变通方法和更新构成，曾经可用但现在难以维护。

遗留代码的难点

用过时语言编写或采用陈旧结构的遗留代码带来多种挑战：

1. 可维护性旧系统通常文档不全，弄清楚其工作原理需要大量时间和精力。
2. 技术债务（tech debt）：过时的代码通常并未为可扩展性和现代需求（如云、移动或微服务）而设计。
3. 故障风险：随着每次更新或更改，系统发生故障的风险都会增加，原因在于没有人确切知道原始实现方式。

人工智能如何加速遗留代码转型

1. 代码分析与洞察 AI 可以在短时间内扫描和分析大量代码，迅速提供关于结构和依赖关系的洞见。这不仅为开发团队节省数小时的工作，还能快速揭示通常难以察觉的代码模式。AI 工具可以生成自动报告，帮助开发团队识别技术债务和潜在问题。
2. 自动化文档 在现代化遗留代码时，缺乏文档是最大的障碍之一。AI 可以通过分析代码自动生成清晰一致的文档，描述函数、参数和依赖关系。这让开发者无需遍历整个代码库就能立即了解某段代码的作用。
3. 重构与优化 AI 可以通过自动识别模式和低效结构并进行重构来帮助清理遗留代码。也就是说，AI 能重写重复冗余的代码、移除不必要的依赖并替换过时语法，从而形成更整洁、更易维护且更少出错的代码库。
4. 自动语言转换 对许多公司而言，迁移到更现代的编程语言既是期望又充满挑战。AI 驱动的工具可以将过时代码转换为现代语言（如 Python、JavaScript 或 Rust），同时用当代的 API 和库替换旧有依赖。这使组织能够在保留现有代码库的同时，迁移到对现代技术支持更好的新语言。

人工智能对代码现代化的好处

• 更短的上市时间（Time-to-Market）：通过自动化重复性任务，AI 加速了代码清理和现代化，从而缩短开发周期。
• 降低维护成本：清晰且文档完善的代码库可降低维护成本，因为新开发者能更快理解系统运作。
• 提高可扩展性：通过将遗留代码转换为现代语言和结构，系统变得更灵活、更易扩展，为增长和变革做好准备。
• 增强可靠性：经由 AI 清理和优化的遗留代码错误率更低，使企业较少遇到意外故障或崩溃。

从遗留到未来

利用人工智能现代化遗留代码不仅让企业有机会利用新技术，还能将风险降到最低并节省成本。借助人工智能，可以逐步将遗留代码库转换为现代且具备未来适应性的基础设施，同时保留其原有功能。

在技术迅速发展的世界中，企业通过人工智能更新过时代码可以建立宝贵的竞争优势，将自己定位为本行业的创新者。现在，遗留代码的现代化不仅可行，而且在成本和时间上都更高效。

需要帮助来辅导和实施人工智能以现代化遗留代码吗？请填写联系表格，我会很乐意进一步说明。一般而言，使用人工智能的现代化项目比不使用人工智能快约5倍，这也远超无代码平台。

相关链接与更多信息

1. “用于遗留代码现代化的生成式 AI：指南” – 本文讨论了生成式 AI 如何翻译、改进和创建遗留代码，带来例如任务处理速度提高 55% 和错误减少的好处。 Laminar
2. “将 AI 集成用于遗留代码分析与文档生成” – 本文论述了 AI 如何帮助分析和记录遗留代码，从而使开发人员更高效地工作。 Peerdh
3. “直面遗留代码：最佳实践与 AI” – 本文探讨了 AI 在管理和现代化遗留代码中的作用，强调生成式 AI 的潜力。 Smals Research
4. “遗留应用现代化中的人工智能：机遇与最佳实践” – 本文研究了 AI 如何助力遗留应用的现代化，重点在于增强的分析能力和 AI 的集成。 零一咨询