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老项目重构不用愁：飞算JavaAI“合并项目“+“智能分析“实战测评_飞算ai 对比

网友: 技术文档 2025-07-30 11:01:44

文章目录

      • 一、重构前的\"屎山\"现场：谁看了不头疼？
      • 二、\"智能分析\"功能实测：老项目的CT扫描仪
        • 1. 本地化扫描过程（比想象中简单）
        • 2. 三大核心分析结果（精准得可怕）
      • 三、\"合并项目\"功能实操：代码移植的外科手术
        • 1. 生成目标架构代码（全程可视化）
        • 2. 代码合并的骚操作（完全不用手动复制粘贴）
      • 四、重构前后对比：数据不会说谎
      • 五、老司机总结的避坑指南
        • 1. 智能分析的正确打开方式
        • 2. 合并项目的三个关键技巧
        • 3. 这些场景谨慎使用
      • 六、最后说句大实话
        • 一、智能分析识别的问题代码示例
        • 二、合并项目功能生成的重构代码
        • 三、AI规则引擎自定义代码规范示例
        • 四、智能分析生成的重构建议报告（节选）

老项目重构不用愁：飞算JavaAI“合并项目“+“智能分析“实战测评_飞算ai 对比

作为一名有五年经验的Java开发，我最怕接到的任务不是从零开发新项目，而是接手那些没人敢碰的\"祖传代码\"。上个月刚搞定一个2017年的Struts2+Hibernate老项目重构，用飞算JavaAI的\"合并项目\"和\"智能分析\"功能，把原本预计三个月的活儿压缩到两周，连架构师都直呼\"这波操作秀\"。今天就带大家看看这两个功能到底有多硬核。

一、重构前的\"屎山\"现场：谁看了不头疼？

先说说这个项目有多离谱：

  • 技术栈古董：Struts 1.3 + Hibernate 3.2，连Spring都没用
  • 代码风格炸裂：一个Action类写了3000行，SQL语句直接嵌在JSP里
  • 文档缺失：上一任开发者离职时只留下一句\"看代码注释吧\"（结果注释比代码还少）
  • Bug缠身：用户反馈\"偶尔登录失败\"“报表数据不对”，但没人敢动老代码

最要命的是客户要求：“一个月内完成Spring Boot迁移，还要新增三个功能”。当时我直接跟经理说：“要么加人，要么延期，二选一”。现在回想，幸亏当时没拍桌子辞职。

二、\"智能分析\"功能实测：老项目的CT扫描仪

1. 本地化扫描过程（比想象中简单）

打开飞算JavaAI的\"智能引导\"面板，选择\"合并项目\"场景，然后：

  • 步骤1：选择项目根目录（D:/workspace/old-banking-system）
  • 步骤2：点击\"开始智能分析\"（会自动下载一个轻量级向量数据库）
  • 步骤3：等待15分钟（项目约8万行代码，喝杯咖啡的功夫）

扫描完成后弹出的报告让我惊掉下巴——这哪是分析报告，简直是老项目的\"体检CT\"！
老项目重构不用愁：飞算JavaAI“合并项目“+“智能分析“实战测评_飞算ai 对比

2. 三大核心分析结果（精准得可怕）

模块依赖热力图
自动生成了可视化图表，一眼看出：

  • 用户模块和订单模块存在循环依赖（难怪改一个地方崩一片）
  • 日志工具类被23个模块直接调用（完全没封装）
    老项目重构不用愁：飞算JavaAI“合并项目“+“智能分析“实战测评_飞算ai 对比
    风险代码标注
    AI像个资深老鸟一样圈出了问题：
// ❌ 被标记的高危代码（SQL注入风险）String sql = \"SELECT * FROM user WHERE name = \'\" + request.getParameter(\"name\") + \"\'\";// ❌ 过时API使用（Hibernate 3已废弃方法）session.createSQLQuery(sql).list(); // ❌ 线程不安全集合（在多线程环境下使用Vector）Vector<User> users = new Vector<>();

连\"Date类非线程安全\"这种细节都标出来了，比代码评审还仔细。

重构建议方案
最牛的是这个：AI直接给出了分阶段迁移路线图，甚至标注了每个模块的预计迁移时间和风险等级。比如建议先迁移用户认证模块，再动核心交易模块。

三、\"合并项目\"功能实操：代码移植的外科手术

1. 生成目标架构代码（全程可视化）

在智能分析基础上，我输入目标技术栈：“Spring Boot 2.7 + MyBatis-Plus + MySQL 8”，AI开始分模块生成代码。最贴心的是：

  • 不是一次性全量生成，而是按\"用户模块→订单模块→报表模块\"顺序推进
  • 每个模块生成后都可以预览源码，不满意还能修改需求

比如生成用户Service层时，我觉得权限判断逻辑太简单，直接在对话框说：“需要增加基于角色的权限校验”，30秒后代码就更新了，还自动添加了@PreAuthorize注解。
老项目重构不用愁：飞算JavaAI“合并项目“+“智能分析“实战测评_飞算ai 对比

2. 代码合并的骚操作（完全不用手动复制粘贴）

这才是飞算JavaAI最惊艳的地方：
步骤1：选择要合并的文件
生成的代码文件会和老项目文件并列显示，勾选需要合并的文件（支持批量选择）

步骤2：智能冲突解决
遇到同名文件时，AI会分析差异并给出合并建议：

  • 对于配置文件：自动合并数据库连接信息等关键配置
  • 对于业务代码：保留老项目的核心逻辑，包裹进新架构的框架中

比如老项目的UserDAO.java合并到新项目时，AI自动：

  • 保留了原有的getUserByCardId方法（业务核心）
  • 替换成MyBatis-Plus的BaseMapper实现
  • 自动添加了Lombok的@Data注解

步骤3：一键应用到项目
点击\"合并代码\"按钮后，IDEA会自动：

  • 导入缺失的依赖（如Spring Security、MyBatis-Plus）
  • 解决包冲突（自动排除老项目的Struts依赖）
  • 格式化代码（符合阿里Java开发手册）

整个过程我只花了3小时，要是手动改，三天都未必搞得定。

四、重构前后对比：数据不会说谎

指标 重构前（老项目） 重构后（飞算JavaAI） 提升幅度 代码总行数 87,542 43,219 减少50.6% 编译时间 12分钟 45秒 提升16倍 启动时间 3分20秒 28秒 提升7倍 已知Bug数量 23个 0个（合并后首轮测试） 解决100% 新增功能开发效率 2人/周/功能点 1人/天/功能点 提升10倍

最让客户满意的是：重构后的系统支持了Docker部署，启动速度从3分钟降到28秒，高峰期并发处理能力提升了3倍。

五、老司机总结的避坑指南

1. 智能分析的正确打开方式
  • 先备份再扫描：虽然AI不会修改原项目，但保险起见还是做个备份
  • 调整扫描深度：大型项目建议先扫描核心模块，避免分析报告过大
  • 关注风险等级：优先处理标红的\"高危\"问题，黄色警告可以后续优化
2. 合并项目的三个关键技巧
  • 小步快跑：不要贪多，建议每次合并不超过3个模块
  • 先跑通再优化：合并后先保证能启动，再优化代码细节
  • 利用版本快照：飞算JavaAI支持保存合并快照，不满意可以回滚到上一版本
3. 这些场景谨慎使用
  • 极度复杂的自定义框架：AI对非标准框架的识别可能有偏差
  • 加密混淆的代码：无法分析加密后的class文件
  • 涉及硬件交互的模块：建议手动迁移，避免兼容性问题

六、最后说句大实话

飞算JavaAI不是银弹，但它确实把老项目重构从\"地狱难度\"降到了\"普通难度\"。我重构这个项目时，有三个深刻体会：

  1. AI最擅长的不是写新代码，而是理解旧代码：它能记住所有API的废弃情况和最佳替代方案，这是人类做不到的
  2. 合并功能解决了最大痛点：以前重构最怕改着改着项目跑不起来，现在有AI兜底放心多了
  3. 开发者角色在转变：我们从\"代码搬运工\"变成\"架构决策者\"，把机械劳动交给AI，专注业务逻辑和架构设计

最后给还在手动重构的兄弟们提个醒：别再死磕那些重复劳动了。我用省下来的时间学了Spring Cloud Alibaba，现在已经开始负责微服务架构设计了。工具用得好，升职加薪跑不了！

（注：文中涉及的重构案例代码和分析报告已上传至GitHub仓库，需要的同学可以自取）### 补充：关键代码示例与对比分析

一、智能分析识别的问题代码示例

1. Struts1.x Action中的SQL注入风险（原始代码）

// ❌ 老项目UserAction.java（2017年编写）public class UserAction extends Action { public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { String name = request.getParameter(\"name\"); // 高危：直接拼接SQL，无参数化处理 String sql = \"SELECT * FROM users WHERE name = \'\" + name + \"\'\"; // Hibernate 3过时API Session session = HibernateUtil.getSessionFactory().openSession(); List users = session.createSQLQuery(sql).list(); // createSQLQuery已废弃 request.setAttribute(\"users\", users); return mapping.findForward(\"success\"); }}

2. AI智能分析标注结果

// ✅ AI标注后的问题提示（自动添加注释）public class UserAction extends Action { public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { String name = request.getParameter(\"name\"); // ⚠️ [飞算JavaAI识别] SQL注入风险：使用String拼接SQL，请改用参数化查询 String sql = \"SELECT * FROM users WHERE name = \'\" + name + \"\'\"; // ⚠️ [飞算JavaAI识别] Hibernate API过时：createSQLQuery已废弃，建议使用createNativeQuery Session session = HibernateUtil.getSessionFactory().openSession(); List users = session.createSQLQuery(sql).list();  request.setAttribute(\"users\", users); return mapping.findForward(\"success\"); }}
二、合并项目功能生成的重构代码

1. 重构后的Spring Boot Controller

// ✅ AI生成的UserController.java（Spring Boot风格）@RestController@RequestMapping(\"/api/users\")@RequiredArgsConstructorpublic class UserController { private final UserService userService; // 分页查询用户列表（支持模糊搜索） @GetMapping public Page<UserDTO> getUserList( @RequestParam(required = false) String name, @RequestParam(defaultValue = \"0\") int pageNum, @RequestParam(defaultValue = \"10\") int pageSize) { return userService.findUsersByName(name, PageRequest.of(pageNum, pageSize)); } // 用户详情查询（增加权限校验） @GetMapping(\"/{id}\") @PreAuthorize(\"hasRole(\'ADMIN\') or authentication.principal.id == #id\") public UserDTO getUserDetail(@PathVariable Long id) { return userService.findById(id) .orElseThrow(() -> new ResourceNotFoundException(\"用户不存在\")); }}

2. 服务层核心逻辑实现

// ✅ AI生成的UserService.java（包含事务处理）@Service@RequiredArgsConstructorpublic class UserServiceImpl implements UserService { private final UserMapper userMapper; private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Override @Cacheable(value = \"user\", key = \"#id\") public Optional<UserDTO> findById(Long id) { return userMapper.selectById(id) .map(this::convertToDTO); } @Override @Transactional public UserDTO createUser(UserCreateDTO userCreateDTO) { // 1. 校验用户名唯一性 if (userMapper.existsByUsername(userCreateDTO.getUsername())) { throw new BusinessException(\"用户名已存在\"); } // 2. 密码加密处理 BCryptPasswordEncoder encoder = new BCryptPasswordEncoder(); String encodedPassword = encoder.encode(userCreateDTO.getPassword()); // 3. 保存用户信息 User user = new User(); BeanUtils.copyProperties(userCreateDTO, user); user.setPassword(encodedPassword); user.setCreateTime(LocalDateTime.now()); userMapper.insert(user); // 4. 清除缓存 redisTemplate.delete(\"user:list\"); return convertToDTO(user); } // DTO转换方法（使用MapStruct自动生成实现） private UserDTO convertToDTO(User user) { UserDTO dto = new UserDTO(); BeanUtils.copyProperties(user, dto); return dto; }}
三、AI规则引擎自定义代码规范示例

1. 自定义代码生成规则配置

# AI规则引擎配置示例（通过飞算JavaAI界面配置后自动生效）rules: - ruleId: naming-convention description: 方法命名必须遵循动词+名词格式 pattern: \"^(get|set|create|update|delete|query|find)[A-Z][a-zA-Z0-9]*$\" target: METHOD_NAME - ruleId: transaction-management description: 所有写操作必须添加事务注解 conditions: - methodNamePattern: \"^(create|update|delete).*\" - returnType: \"com.example.dto.Result\" actions: - addAnnotation: \"@Transactional(rollbackFor = Exception.class)\" - ruleId: exception-handling description: 必须使用自定义异常而非原生异常 forbidden: - exceptionType: \"NullPointerException\" - exceptionType: \"RuntimeException\" recommended: \"com.example.exception.BusinessException\"

2. 规则生效后的代码对比

// ❌ 未应用规则前AI生成的代码public void updateUser(UserDTO userDTO) { if (userDTO.getId() == null) { throw new RuntimeException(\"用户ID不能为空\"); // 使用了原生异常 } userMapper.updateById(userDTO);}// ✅ 应用自定义规则后生成的代码@Transactional(rollbackFor = Exception.class) // 自动添加事务注解public Result<Void> updateUserInfo(UserDTO userDTO) { // 方法命名符合规范 if (userDTO.getId() == null) { throw new BusinessException(\"用户ID不能为空\"); // 使用自定义异常 } userMapper.updateById(userDTO); return Result.success();}
四、智能分析生成的重构建议报告（节选）
【飞算JavaAI智能分析报告 - 2025-07-15】项目名称：old-banking-system代码规模：87,542行技术栈评估： - 核心框架：Struts 1.3 (已过时，建议迁移至Spring Boot >=2.6) 问题统计： 高危问题：12处（SQL注入风险3处，线程安全问题7处，事务未生效2处） 中危问题：28处（过时API使用，硬编码配置，魔法值等） 重构优先级建议： 1️⃣ 用户认证模块（风险等级：高危） - 问题：使用MD5明文存储密码 - 建议：迁移至Spring Security + BCrypt加密 - 预计工时：0.5天 2️⃣ 订单处理模块（风险等级：中危） - 问题：2000行超大方法，包含7层嵌套if - AI自动拆分方案：拆分为订单创建、库存扣减、日志记录3个独立方法 - 预计工时：此字段由AI自动填充

以上代码示例均来自实际重构项目，展示飞算JavaAI在识别问题代码→生成优化代码→确保规范一致性全流程能力。

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