《AI协同开发深潜：从架构迷雾到系统澄明的实战路径》

接手企业级供应链管理系统迭代任务时，团队正陷入双重困境。这套系统的既有架构源于三年前的紧急开发，为赶进度采用大量临时接口，各模块间形成隐秘耦合，如同老房子墙内纠缠的电线，看似独立却牵一发而动全身。新需求更具挑战性，不仅要嵌入实时库存预警功能，还需新增智能调度逻辑，且明确要求“零业务中断”——升级期间系统需持续服务，不能出现哪怕一分钟的停摆。初步评估显示，仅靠人工梳理清楚订单、库存、物流三大核心模块的交互逻辑，就需要至少两周时间，后续开发、测试与上线周期更是无法预估。最终我们确定了严苛目标：三周内完成核心模块重构与新功能嵌入，系统响应延迟升幅不超过15%，业务连续性达到99.9%，引入AI工具成为突破时间瓶颈的唯一选择。

我们没有依赖单一AI工具，而是根据开发各环节的核心痛点，构建了一套协同作战的工具矩阵。核心编码环节选用Cursor，它能与编辑器深度集成，基于当前代码上下文实时理解开发意图，尤其适合在既有代码基础上做增量开发与重构，避免新代码与旧系统风格脱节。架构梳理与方案设计阶段，引入GitHub Copilot X，借助其对大型代码库的全局分析能力，快速生成可视化架构图谱与模块拆分建议，帮助团队跳出局部代码看清整体脉络。问题排查与性能优化环节，则辅以Sourcegraph Cody，利用其跨文件检索与逻辑溯源功能，定位隐藏在复杂调用链中的性能瓶颈与潜在风险。这三类工具通过开发者的需求传递形成闭环：Copilot X的架构方案为Cursor划定开发边界，Cursor生成的代码经Cody校验后，发现的问题反哺给Copilot X优化架构建议，三者各司其职又相互支撑。

协作的第一步，是用Copilot X破解旧系统的“黑箱”。面对缺乏完整文档、注释零散的旧代码，人工梳理不仅效率低下，还容易遗漏隐藏在条件判断与异常处理中的关键业务规则。我们将整个代码库导入工具后，采用阶梯式提问引导深度解码：先询问“各核心模块间的数据流转路径”，获取基础业务链路；再追问“哪些模块存在非标准接口调用或直接数据库操作”，精准定位耦合点；最后聚焦“库存计算逻辑分布在哪些文件”，锁定本次重构的核心区域。Copilot X的输出远超预期，不仅生成了带风险评级的架构图谱，用红色标注出高风险耦合点，还揪出了订单模块直接调用库存数据库存储过程的隐性循环调用——这正是