遗留代码的智能考古与文档生成
重构项目的第一个拦路虎，往往不是技术难题，而是“看不懂”。面对成千上万行没有文档、逻辑混乱、由已离职员工编写的“祖传代码”，任何团队都会感到头痛。这个过程，我们称之为“代码考古”。传统的代码考古耗时、枯燥且极易出错。
但在“团队Vibe Coding”模式下，我们有了一位不知疲倦、智力超群的“考古专家”——AI。
核心理念：让AI读代码，人读文档
我们的策略很简单：将最繁重、最琐碎的代码阅读工作交给AI，让人类开发者专注于理解AI提炼出的业务逻辑和架构，从而做出正确的重构决策。
这个过程分为三步：代码切片 -> AI分析 -> 文档合成。
第一步：代码切片与优先级排序
我们不能把整个旧代码库一次性丢给AI。后端工程师张伟和数据工程师（暂定为赵四）首先对旧的PHP代码库进行“切片”和优先级排序。
- 识别入口点：找到处理前端请求的核心PHP文件，如
api/get_summary.php,data/get_gmv_trend.php等。 - 分析复杂度：使用简单的命令行工具（如
cloc或wc -l）结合git log，找出代码行数最多、历史修改最频繁的文件。这些通常是逻辑最复杂、业务价值最高的地方。 - 分类：将文件分为三类：
- 纯业务逻辑：包含大量
if/else和计算。 - 数据查询密集型：包含大量、复杂的SQL拼接。
- 配置与工具类：如数据库连接、日期格式化等。
- 纯业务逻辑：包含大量
第二步：AI驱动的代码到文档转换
这是“智能考古”的核心环节。团队利用AI，针对不同类型的代码切片进行“定向爆破”。
场景一：解释复杂的业务逻辑
张伟发现一个名为 calculate_user_level.php 的文件，里面有几百行业务逻辑。
张伟的Prompt:
你是一位资深的PHP开发专家。请阅读并解释以下PHP文件的作用。
php// (粘贴 calculate_user_level.php 的全部内容)请以Markdown格式输出你的分析，包含以下部分：
- 文件功能概述：这个文件是做什么的？
- 核心逻辑拆解：请按步骤描述用户等级的计算逻辑。
- 输入与输出：该脚本依赖哪些全局变量或数据库表？它最终会输出或影响什么？
- 潜在问题：代码中是否存在任何不明确的、可能存在风险的逻辑？
AI的输出清晰地指出了用户等级是根据“最近30天消费金额”、“登录频率”和“是否为付费会员”三个维度加权计算的，并点出了其中一个if判断条件存在逻辑漏洞。
场景二：翻译天书般的SQL查询
数据工程师赵四在 data/get_gmv_trend.php 中发现了一段长达50行的、通过字符串拼接而成的SQL查询。
赵四的Prompt:
你是一位SQL性能优化专家。请分析下面这段从PHP代码中提取的MySQL查询。
sql// (粘贴拼接后的SQL查询字符串)请回答：
- 查询意图：这个查询想统计什么业务指标？
- 性能瓶颈：分析这个查询的执行计划，找出主要的性能瓶颈（如：全表扫描、未使用索引、笛卡尔积等）。
- 重写建议：请用更清晰、更高性能的方式重写这个查询。
AI不仅解释了该查询是在计算“分渠道的日均GMV”，还明确指出了其JOIN条件不当导致了全表扫描，并给出了一个使用WITH子句和窗口函数重构的、性能更优的版本。
第三步：文档合成与知识沉淀
AI生成的分析是“原材料”，团队需要将其加工成系统化的、持久化的新项目文档。
- 生成API文档：基于AI对旧接口文件的分析，团队快速编写出了新系统的OpenAPI规范，明确了每个接口的请求、响应和业务逻辑。
- 绘制架构图：利用AI分析出的数据流和模块依赖关系，团队使用Mermaid图绘制了旧系统的真实架构图和数据流转图，这对于理解系统全貌至关重要。
- 建立数据字典：AI帮助团队解析了所有SQL查询，识别出了所有用到的数据库表和字段，并推断出每个字段的业务含义，从而快速建立起新项目的数据字典。
本节小结： 面对遗留代码，AI考古不是简单的“代码翻译”，而是一个集阅读、分析、诊断、建议于一体的智能化过程。它将开发者从“猜”和“试”的泥潭中解放出来，极大地缩短了项目启动阶段的认知负载和时间成本。通过这个过程，我们不仅“复活”了丢失的文档，还提前发现了旧系统的设计缺陷和性能瓶颈，为后续的重构工作铺平了道路，并提供了明确的优化方向。
下一节： AI协作的数据迁移策略与验证