這些年，中國的IT產業經歷了數十年的發展，各行各業都開發出了各自的業務信息系統。然而，隨著時間的推移，越來越多的信息系統經歷了一輪又一輪的變更與維護，系統就開始變得越來越龐大，代碼越來越亂，不論是維護與變更都開始變得越來越困難。遺留系統代碼退化的問題，逐漸成為所有團隊揮之不去，甚至越來越嚴重的老大難問題。

因此，我們不禁要問，軟件為什么要退化，退化的根源是什么，能否從根本上得到解決?退化的根源是什么呢?是跟軟件由簡入深不斷發展的必然趨勢密切相關。很多軟件系統的發展就如下圖所示，最開初用戶只提出了一些簡單的需求，我們拿著這些需求開發軟件，那不是什么問題。然而，當第一個版本的軟件上線部署以后，軟件的開發并未停止，而僅僅是一個開始。在以后數年甚至數十年的日子里，用戶會不斷地提出越來越多的業務需求。實現這些業務需求會讓軟件越來越強大，客戶越來越滿意，卻使得軟件越來越復雜，代碼越來越多。這時，維護變更開始變得越來越困難，軟件開始退化，交付速度越來越慢，而越來越不能適應市場的快速變化，這就是軟件開發的輪回。

解決軟件退化最根本的方案就是“代碼整潔”。它就好像，要保持家里房間的整潔，你必須定期地大掃除，代碼的整潔也是一樣。每次需求變更時，你必須按照“兩頂帽子”的方式，先進行一個小重構來改變程序結構，以適應新的需求，然后才能修改代碼去實現新的需求。如果在實現新的需求時，因為某些考慮不周，帶來軟件的退化，你就得及時通過重構，解決設計的問題，讓代碼重新回到高質量。高質量的代碼就像寶貝，含在嘴里怕化了，捧在手里怕摔了。只有所有的環節都做到位了，才能保持住，才能以低成本的方式長期持續地維護下去。

那么，軟件退化的根源是什么呢?就是以上這些措施都沒有做到位。每次需求變更時，沒有適時通過小重構來調整程序結構，而是在原有的程序結構上通過塞代碼來實現。當程序出現設計的問題時，則以維穩為理由，始終不愿正視并解決問題，而是隱忍而不作為。長此以往，設計的問題就如同債務一樣滾雪球般地增長。各種“大函數”、“大對象”的出現，使得軟件不斷退化，維護成本越來越高，最后造成如今的狀況。

問題的根源找到了，那么該如何解決呢?以往的解決思路是，通過一個非常長期而持續的重構過程，一點一點地優化和改善這些遺留系統。然而，這個過程是非常痛苦而成本高昂的。最關鍵是，團隊必須花費大量的時間去理解原有的程序，然后再重構原有的程序，還要保證原有的程序不出任何問題，這些都是巨大的挑戰。

然而，我們說技術總是在發展的，而技術的發展就是在解決問題的過程中不斷前進。今天，隨著AI智能大模型的發展與普及，可以用非常強大的推理能力，幫助我們理解代碼、重構代碼、優化代碼。有了AI的加持，那些令人頭疼的遺留系統終于有救了。那些非常復雜的業務代碼，可以由AI去學習和理解;那些非常繁雜的代碼重構，可以由AI去操作和完成。那么，什么都由AI去完成，我們是不是就可以什么都不做了呢?

這又回到了那個本源的問題：未來人工智能是替代整個人類，還是成為我們提高生產力的工具?大家怎么看待呢?我的選擇是后者。當我們去重構和優化系統時，不是給AI一個指令：你去優化代碼吧，AI就咔咔咔地去完成了，不是這樣的。AI就像你的電子寵物一樣，如今會是人手一個。你不再是過去那個碼農，你必須掌握更加高端的知識，譬如系統應該怎樣重構。你讓AI去幫助你理解代碼，然后通過你掌握的知識，告訴AI該怎樣去重構，用什么樣的技術與手法去重構，怎樣去優化系統。你不再是那個埋頭干活兒的，而變成了那個指揮AI干活兒的人。在這樣的狀況下，你不是可以躺平了，而是必須掌握更多的能力。記住：

AI替代的不是人，而是那些不會用AI的人

所以，馬上來學習，學習如何用AI理解代碼、重構代碼、整潔代碼，讓我們的系統“老樹開出新花”，重新煥發生機，重新回到高質量，以低成本的方式，長期持續地維護下去。

通過學習，你將掌握兩個重要的技能：

1.如何通過AI輔助編程，整潔代碼，在長期持續的維護過程中，始終保持代碼質量;

2.當系統已經深深腐化了，如何利用AI去理解代碼、重構代碼，一步一步讓系統重新回到高質量的狀態。

在這樣的基礎上，通過實戰讓你深刻地理解，代碼退化的根源，軟件設計原則的作用，以及軟件重構、設計模式、領域驅動的設計技巧，并把它們融會貫通。

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