概述
这解决了软件最昂贵且最容易出错的任务之一。
深入探讨
迁移代码，无论是从 Python 2 迁移到 3、从 Java 8 迁移到 17、从 COBOL 迁移到 Java，还是从 AngularJS 迁移到 React，传统上都意味着在数千个文件中进行繁琐且危险的手动编辑。大型语言模型通过理解代码语义（而不仅仅是语法）来改变经济学，因此它们可以在保留行为的同时重写函数、更新已弃用的 API 并解释其更改。 Google 报告在内部使用 LLM 来加速大规模迁移，并让工程师审查 AI 生成的差异。 GitHub Copilot、Amazon Q Developer 和专用代理等工具现在可以处理框架升级和依赖项冲突。现实的模式是人机交互：人工智能提出大规模变更，自动化测试验证行为，工程师批准，从而大大压缩时间。
现实世界的实施
通过自动更新已弃用的 API 和语法，将大型 Java 代码库从版本 8 升级到版本 17
将遗留 COBOL 银行系统转换为现代 Java 或 Python 以实现可维护性
使用 AI 生成的组件重写将前端应用程序从 AngularJS 迁移到 React
在一次审核过程中消除依赖关系并修复数百个文件的重大更改
人工智能在自动代码迁移中的未来
迁移正在成为自主编码代理的旗舰用例，这些代理计划进行多步骤升级、编辑许多文件、运行测试并迭代直至绿色。期望与 CI 管道进行更深入的集成，更好地处理庞大的遗留代码库，例如银行和政府中已有数十年历史的 COBOL，以及随着验证的改进而提高信任度。瓶颈将从编写更改转向审查更改，因此可解释的差异和强大的测试覆盖率成为安全、大规模现代化的真正推动者。
付诸实践
为什么这很重要
- 构建选择. 应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
- 团队与工作流程. 良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
- 风险与安全. 范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
留意
- 将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
- 团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
- 如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
后续步骤
- 绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
- 在完全自动化之前定义人工检查点。
- 对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
- 跟踪任务级结果以确认持续价值。
不断探索
常见问题
自动代码迁移中的 AI 是什么？
人工智能工具可以比手动重写更快地在语言之间翻译代码、升级旧框架以及对遗留系统进行现代化改造。这解决了软件最昂贵且最容易出错的任务之一。
为什么人工智能辅助的代码迁移很有价值？
手动迁移数千个文件既乏味又危险；法学硕士可以快速提出大规模的、保留行为的重写。
AI代码迁移的典型安全工作流程是怎样的？
现实的模式是人工智能大规模生成更改，自动测试检查行为，并由人类审查和批准。
迁移工具如何减少幻觉或错误的 API？
生成的编辑通过编译和测试套件进行验证，并反馈失败以进行另一次尝试，从而为模型的输出奠定基础。
为什么将法学硕士与 AST 解析和静态分析配对？
AST 和静态分析查明需要更改的确切结构，因此模型会根据相关上下文来转换重点片段，而不是猜测。
其中哪一个是现实世界中的经典迁移目标？
银行和政府中的遗留 COBOL 是一个众所周知的高价值迁移挑战，人工智能工具旨在帮助实现现代化。