《人机分工重塑开发：遗留系统重构的AI实践指南》

在开发者的职业生涯里，总会遇到这样一类系统：遗留系统，此前接手的“reserve-cli”预约工具正是如此，作为基于Node.js开发的自动化服务，它能完成预约流程却隐患重重：核心文件“core.js”单文件行数超300行，同时混杂业务逻辑、UI交互与资源管理三大职责；ESLint扫描出47处代码规范问题；用户反馈偶发进程卡住却无从排查，文档更是只有寥寥几行的使用说明。重构这类系统，既要避免“牵一发而动全身”的业务中断，又要打破“越改越乱”的恶性循环，曾是需要团队投入数周的“硬骨头”。而此次借助Cursor与CodeBuddy两款AI工具的协同，我们不仅将重构周期压缩至4天，更在过程中摸索出一套“人机分工、双向验证”的开发新范式，让AI从单纯的代码生成工具，转变为能参与分析、决策、落地的“协作伙伴”。重构的第一步，永远是穿透代码迷雾，建立对系统的全局认知。传统模式下，开发者需逐行阅读代码，手动梳理文件依赖、功能流程与问题节点，面对300行的“core.js”，单是厘清逻辑脉络就需耗费半天时间，还容易遗漏隐藏的异步操作风险。而Cursor的“workspace全局分析”功能，彻底改变了这种低效模式。向其输入“分析项目核心功能、文件结构、技术债务及潜在风险”的指令后，它仅用5分钟便输出了三份结构化文档：系统架构图谱用可视化图表标注出所有文件的依赖关系，清晰指出“core.js”与配置文件、API模块的耦合点；核心流程拆解将预约全链路拆分为“命令解析-配置加载-API认证-执行反馈-资源回收”五个步骤，特别标注出“异步定时器未保存引用，可能导致进程无法正常退出”的风险节点；技术债务清单则按“高-中-低”优先级排序，高优先级直指“职责混杂”“资源泄漏”两大核心问题，中优先级涵盖“测试覆盖率不足30%”“配置校验缺失”等隐性隐患。不过，Cursor对业务隐性规则的感知仍有局限，比如它未提及“需兼容旧版本预约数据格式”这一关键约束，这就需要开发者结合业务经验，对AI输出的分析结果进行补充与校验，最终形成兼具技术深度与业务适配性的重构路线图。完成系统认知后，重构进入第二阶段：清理显性代码问题，为后续架构优化扫清障碍。这一阶段的核心任务是修复ESLint报错与兼容性缺陷，若纯靠人工逐行修改，47处问题至少需要1天时间，还可能因疲劳导致新的语法错误。CodeBuddy的“自动化