AI 辅助重构：用大模型一步步拆掉我们 5 年历史的“屎山代码”

摘要

在长期演进的软件系统中，遗留模块结构退化与技术债累积不可避免。随着业务扩展、人员更替与需求迭代，系统往往逐步演变为高耦合、低内聚的复杂结构，维护成本与变更风险持续上升。

本文以一个持续迭代五年的订单处理模块为例，展示如何借助大模型完成系统化重构。过程覆盖代码理解、架构规划、测试生成、分阶段迁移与验证上线。实践结果表明，大模型能够显著降低遗留系统重构的理解成本与实现成本，使复杂系统的结构重建具备可执行路径。

一、遗留系统现状与结构问题

目标模块为订单处理核心服务，迭代时间超过五年，经历多次业务扩展与多人维护，逐步形成典型遗留结构。

主要问题包括：

• 单类超过 3000 行
• 业务逻辑与数据访问混杂
• 条件分支深度过大
• 魔法常量大量存在
• 重复逻辑分散

模块结构如下：