使用 AI 辅助重构老旧 Java 项目实战：告别嵌套 If-Else 与 Map 传参

2. 智能重构方案

利用 AI 开发助手进行代码分析和重构，可以显著降低人工成本。

2.1 上下文感知与规则引擎

AI 工具能够构建 AST（抽象语法树）索引全量方法体，进行数据流追踪和反模式识别。通过自然语言输入规则，如'平展条件树'、'类型强约束'，AI 能生成符合规范的代码。

输入指令示例：

平展条件树：将嵌套 if-else 转换为责任链模式；
类型强约束：Map 传参强制转换为 OrderQueryDTO；
异常可预测：移除随机异常注入，改为统一熔断策略；
安全合规：添加@Validated 注解校验参数格式

2.2 模块化生成

相比传统的全量生成，AI 支持按模块生成，便于预览和测试。例如，勾选'订单状态查询'模块后，可实时检查生成的 DTO 是否缺少字段。

效能对比：

3. 工程化落地

3.1 需求输入与生成

向 AI 输入清晰的需求描述，例如：'生成物流轨迹微服务，运单查询接口集成 Elasticsearch，返回 JSON 含脱敏手机号'。

输出结构示例：

logistics-tracker
├── src
│   └── main
│       ├── java
│       │   └── com.feisuanyz.logistics
│       │       ├── controller
│       │       └── service
│       └── resources
│           └── application-es.yml
└── test

3.2 代码优化与 SQL Chat

对于复杂的循环筛选，可以使用 Stream API 优化。

优化前：

List<User> validUsers = new ArrayList<>();
for (User user : userList) {
    if (user != null && user.isActive()) {
        validUsers.add(user);
    }
}

优化后：

List<User> validUsers = userList.stream()
    .filter(Objects::nonNull)
    .filter(User::isActive)
    .collect(Collectors.toList());

SQL Chat 功能则能根据自然语言自动生成 SQL 语句，并支持脱敏和分组统计。

SELECT p.province, DESENSITIZE_PHONE(u.phone) AS phone, COUNT(*)
FROM orders o LEFT JOIN user u ON o.user_id = u.id
WHERE o.carrier = 'SF' AND o.status != 'DELIVERED'
AND o.create_time > NOW() - INTERVAL 7 DAY AND u.is_test = 0
GROUP BY p.province

4. 安全与规范

4.1 本地化沙箱与规则防火墙

代码分析全程离线，确保数据安全。内置规则防火墙可拦截不符合规范的代码，如禁止使用 java.util.Date，强制使用 LocalDateTime。

4.2 团队基因库

上传团队 Checkstyle 规则，新成员提交代码时自动阻断违规引用，保持代码风格一致。

5. 总结

通过 AI 辅助，我们可以在短时间内完成原本需要数天的重构工作。实测显示，47 分钟内生成了包含单元测试、配置文件的完整工程，QPS 压测达到 1200+，错误率为 0%。这不仅解决了技术债问题，还提升了团队的工程化水平。

压测报告摘要：

• 线程数：500
• 平均响应时间：127ms
• QPS：1203
• 错误率：0%

从代码编写到测试、部署、监控，AI 工具提供了全面的支持，让开发者能更专注于业务逻辑的实现。