利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，过时的代码可能会阻碍创新和增长。遗留代码通常是数十年来补丁、变通方法和更新的累积，它们曾经有效，但现在却难以维护。
遗留代码的难题
遗留代码（使用过时语言或结构编写的代码）带来了多重挑战：
- 可维护性：旧系统通常文档记录不全，弄清其工作原理需要耗费大量时间和精力。
- 技术债务：过时的代码通常不是为可扩展性以及云计算、移动或微服务等现代需求而设计的。
- 故障风险：随着每一次更新或更改，系统发生故障的风险都会增加，原因仅仅是再没有人确切知道其原始结构。
人工智能如何加速遗留代码的转型
- 代码分析与洞察 人工智能可以在短时间内扫描和分析大量代码，并快速提供关于结构和依赖关系的洞察。这不仅为开发团队节省了数小时的工作量，还能快速揭示通常隐藏的代码模式。人工智能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。
- 自动文档 现代化遗留代码的最大障碍之一是缺乏文档。人工智能可以通过分析代码并描述函数、参数和依赖关系，自动生成易于理解且一致的文档。这使开发人员无需深入研究整个代码库就能直接了解特定代码段的功能。
- 代码重构 人工智能可以通过自动识别和重构模式及低效结构来帮助清理遗留代码。这意味着人工智能能够重写重复、冗余的代码，删除不必要的依赖项，并替换过时的语法。这将产生一个更整洁、更清晰的代码库，减少出错的可能性，并更易于维护。
- 自动化语言转换 对于许多企业而言，迁移到更现代的编程语言是一个可取但复杂的任务。由人工智能驱动的工具可以将过时的代码转换为现代语言，如 Python、JavaScript 或 Rust，同时用当代替代品替换 API 和库。这使组织能够在继续使用现有代码库的同时，过渡到对现代技术支持更佳的新型、灵活的编程语言。
人工智能在代码现代化中的优势
- 更快的上市时间：通过自动化重复性任务，AI 确保代码能够更快地得到清理和现代化，从而缩短开发时间。
- 更低的维护成本：一个干净、文档齐全的代码库可以降低维护成本，因为新开发人员可以更快地理解系统的工作原理。
- 增强的可扩展性：通过将遗留代码转换为现代语言和结构，系统变得更灵活、更具可扩展性，为增长和变革做好准备。
- 提高可靠性：经过 AI 清理和优化的遗留代码不易出错，从而减少了企业遇到意外故障或崩溃的频率。
从遗留到未来
利用 AI 现代化遗留代码不仅为企业提供了利用新技术的机会，还有助于最大限度地降低风险和节省成本。通过 AI，可以在不丢失底层功能的情况下，逐步将遗留代码库转换为现代、面向未来的基础设施。
在技术飞速发展的世界中，企业可以通过更新过时的代码，将自身定位为行业内的创新者，从而利用 AI 建立宝贵的竞争优势。如今，实现遗留代码现代化不仅是可行的，而且在成本和时间上都非常高效。
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相关链接及更多信息
- “生成式 AI 在遗留代码现代化中的应用指南” – 本文讨论了生成式 AI 如何翻译、改进和创建遗留代码，带来了任务处理速度提高 55% 和错误减少等优势。 Laminar
- “集成 AI 进行遗留代码分析和文档生成” – 本文探讨了 AI 如何帮助分析和记录遗留代码，使开发人员能够更高效地工作。 Peerdh
- “应对遗留代码：最佳实践与 AI” – 本文讨论了 AI 在管理和现代化遗留代码中的作用，重点关注生成式 AI 的潜力。 Smals Research
- “AI 在遗留应用程序现代化中的应用：机遇与最佳实践” – 本文研究了 AI 如何为遗留应用程序的现代化做出贡献，重点是改进分析和 AI 集成。 Zero One Consulting
