AI重构10000行老代码：2周完成1个月工作量的真实复盘

引言

说实话，打开那个项目的时候，我整个人是懵的。

10月初某个周一早晨，技术Leader把我叫进会议室，说有个"紧急项目"要接手。什么紧急项目？其实就是前同事留下的屎山代码------10000行核心业务逻辑，Vue 2.x写的订单管理系统，测试覆盖率不到10%，状态管理混乱到根本看不懂数据怎么流转，最关键的是，这玩意儿已经3年没人敢动了。

Leader给了我2周时限：重构完上线。

我当时就想，这不是为难人吗？按传统方式人肉重构，光理解业务逻辑就得花一周，再小心翼翼地改代码、写测试、验证，30-40天都不一定搞得定。但业务方那边等不了，系统已经慢到用户投诉了。

然后我突然想起前段时间朋友安利的Claude Code，说是能处理大规模代码重构。老实讲，我当时心里也打鼓------AI重构代码，这靠谱吗？万一改坏了怎么办？

但没别的选择了。我决定试试。

2周后，当我按下部署按钮，看着监控面板上一片绿色的正常指标，说不激动是假的。整个重构过程只用了14天，零线上事故，接口响应时间还优化了20%，bug率直接降了40%。

这篇文章，我想聊聊这14天到底怎么过来的，踩过什么坑，有哪些经验可以直接拿来用。如果你手头也有类似的技术债要还，或者对AI辅助重构感兴趣，这篇应该能帮到你。

项目背景：这个项目到底有多乱

先说说这个项目有多乱吧。

这是公司一个核心的订单管理系统，日均处理订单量大概5000单，涉及订单创建、支付、物流跟踪、售后处理等十几个业务流程。代码是2022年初用Vue 2.x写的，当时负责的前端老哥写完就跑路了，后来陆陆续续又有4个人维护过，每个人都在上面打补丁，风格完全不统一。

有多糟糕？ 我花了整整2天诊断，发现的问题触目惊心：

1. 10000行核心业务代码 ，单个文件最长的有1800行，最臃肿的OrderService.js包含47个方法
2. 测试覆盖率不足10%，只有几个简单的单元测试，关键业务逻辑完全没覆盖
3. 状态管理混乱：Vuex、LocalStorage、SessionStorage、全局事件总线，四种状态管理方式混用，数据流向根本理不清
4. 重复代码泛滥：同样的订单状态判断逻辑，我找到了23处拷贝粘贴
5. 性能问题：订单列表页加载需要3-4秒，用户疯狂投诉

最头疼的是，这套系统虽然乱，但一直在线上跑，每天服务着几千个用户。你不敢大刀阔斧地改，万一改出问题，业务直接瘫痪。

传统重构要多久？

我在白板上列了下传统重构需要的步骤：

1. 理解业务逻辑（预计5-7天）
2. 补充测试用例（预计7-10天）
3. 拆解重构模块（预计10-15天）
4. 逐个重构验证（预计8-12天）
5. 集成测试+灰度发布（预计5天）

算下来，最快也得35天，还不包括踩坑返工的时间。

但我只有14天。

为什么选择Claude Code

其实决定用AI之前，我心里也没底。

市面上AI编程工具挺多的，GitHub Copilot我一直在用，Cursor也听说过不少好评，Claude Code算是新面孔。你可能会问，为啥最后选了Claude Code？

我做了个小实验

花了半天时间，我从项目里挑了一个最复杂的函数------订单状态更新逻辑，200多行，包含各种边界判断、异步调用、错误处理。然后分别让这三个工具帮我重构。

结果挺有意思：

• GitHub Copilot：给的建议很零碎，更像是代码补全工具，需要我一行一行地引导它。对于这种大规模重构，有点力不从心。

• Cursor：表现不错，能理解我的意图，重构建议也比较合理。但在处理复杂业务逻辑时，偶尔会"理解偏了"，需要反复解释上下文。

• Claude Code：这个让我眼前一亮。它不仅重构了代码，还主动帮我识别出3个潜在的bug，建议我先写测试用例再重构，而且给出了详细的重构步骤说明。

最关键的是上下文理解能力。Claude Code支持200K token的上下文窗口，什么概念？我可以一次性把整个项目的核心代码都喂给它，它能理解模块之间的关联，而不是只看单个文件。

具体优势在哪？

经过几天的深度使用，我总结了Claude Code在重构场景下的三大优势：

1. 强推理能力：不是简单的模式匹配，它真的能理解业务逻辑。比如我让它重构订单状态机，它能准确识别出状态流转规则，甚至指出几个状态转换是不合理的。

2. 海量上下文：200K token够我放下整个订单模块的代码，这样它重构时就不会"只见树木不见森林"，知道改这个函数会影响到哪些调用方。

3. 主动提供最佳实践：不是被动地执行你的命令，而是会主动建议"这里应该先写测试"、"这段逻辑应该抽成单独的工具函数"。就像有个经验丰富的架构师在旁边给你Code Review。

最后促使我下决心的，是它的订阅价格------每月$20。我算了笔账：如果它能帮我节省10天工作量，这钱就太值了。

事实证明，这是我今年做过的最明智的技术决策之一。

重构实战：14天是怎么过来的

这部分是干货，我会把14天的具体操作步骤和踩过的坑都写出来。

前期准备：搭建安全网（Day 1-2）

重构最怕的就是改出问题，所以第一步不是急着动代码，而是先建立安全网。

任务1：补充测试用例

我给Claude Code的第一个任务就是：帮我生成测试用例。

我：这是我们的订单模块核心代码（粘贴了3000行代码），
请帮我分析关键业务流程，生成完整的测试用例，
重点覆盖订单创建、支付、退款、状态流转等场景。

说真的，Claude的表现超出预期。它不仅生成了单元测试，还贴心地按业务场景分类，给每个测试写了清晰的注释。我稍微改了改边界条件，两天时间就把测试覆盖率从10%提升到45%。

传统方式下，这活儿少说得干一周。

任务2：代码诊断

有了测试兜底，下一步是全面诊断代码问题。我让Claude Code帮我做了个"体检"：

我：请分析这个项目的代码质量问题，
重点关注：代码坏味道、重复逻辑、性能瓶颈、潜在bug。
给我一份详细的诊断报告。

它扫描完给了我一份20页的报告（真的，我打印出来有20页），列出了：

• 87个代码坏味道（函数过长、嵌套过深、命名不规范等）
• 23处重复逻辑
• 14个潜在的性能问题
• 5个可能的bug（有2个后来验证确实是bug）

这份报告直接成了我的重构roadmap。

任务3：制定重构计划

基于诊断报告，我和Claude一起制定了重构策略：

1. 优先级排序：先改高风险、高收益的部分（比如那个800行的订单处理函数）
2. 小步快跑：每次只重构一个模块，改完立即测试验证
3. 增量提交：每个小改动都提交一个commit，出问题能快速回滚

这个计划后来救了我好几次命。

重构执行：人机协作的艺术（Day 3-10）

真正开始重构后，我慢慢摸索出了一套和Claude Code协作的节奏。

节奏1：从最痛的地方下手

第一个动刀的是那个800行的processOrder函数。这个函数包含了订单创建的所有逻辑：参数校验、库存检查、优惠计算、支付调用、通知发送......全塞在一起，维护起来就是噩梦。

我是这样跟Claude沟通的：

我：这个processOrder函数太臃肿了，请帮我重构，要求：
1. 拆分成职责单一的小函数
2. 每个函数不超过50行
3. 提取公共逻辑到工具类
4. 保持原有功能100%兼容
5. 为每个新函数生成对应的测试用例

Claude给了我一个超详细的重构方案，把800行拆成了6个独立函数：

• validateOrderParams() - 参数校验
• checkInventory() - 库存检查
• calculateDiscount() - 优惠计算
• processPayment() - 支付处理
• sendNotifications() - 通知发送
• createOrder() - 主流程编排

每个函数职责清晰，测试起来也方便多了。这一个函数的重构，传统方式我得花3天，用Claude Code半天就搞定了。

节奏2：边改边验证

我严格遵守"改一点测一点"的原则。每重构完一个函数，立即：

1. 跑单元测试
2. 跑集成测试
3. 在本地环境跑一遍完整流程

有一次我偷懒，一口气改了3个相关函数才测试，结果发现一个边界case没考虑到，又花了2小时定位问题。后来我学乖了，宁可慢点，也要步步为营。

节奏3：充分利用Claude的上下文理解

重构到第5天，我发现了一个技巧：给Claude提供足够的上下文，它的输出质量会高很多。

比如重构状态管理时，我不是只给它看Vuex的代码，而是把调用这些状态的所有组件代码也一起贴给它：

我：这是我们的Vuex store代码（贴代码），
这些是使用这些状态的5个组件（贴代码），
现在状态管理很混乱，请帮我：
1. 重新设计状态结构
2. 规范状态更新方式
3. 保证组件功能不受影响

有了完整上下文，Claude设计出来的新状态结构既清晰又合理，我几乎没怎么改就直接用了。

质量保证：不能省的验证环节（Day 11-13）

代码改完不是终点，验证才是。这3天我就干了一件事：各种测试。

第1层：自动化测试

先跑完整的测试套件：

• 单元测试：187个用例，全部通过
• 集成测试：34个场景，通过率100%
• E2E测试：核心业务流程走一遍

这一步Claude Code帮了大忙，之前生成的测试用例这时候就派上用场了。

第2层：代码审查

我让Claude帮我做了一遍自动化审查：

我：请审查这次重构的所有改动，重点检查：
1. 是否引入了新的bug
2. 是否有性能问题
3. 是否符合团队的代码规范
4. 是否有安全隐患

它还真找出了2个问题：一个变量命名不规范，一个异步调用没处理异常。

自动审查完，我又拉着团队的架构师做了人工审查。双重保险。

第3层：沙箱环境验证

我在沙箱环境部署了新版本，然后：

• 导入了生产环境的脱敏数据
• 模拟了各种异常场景（网络超时、支付失败、并发创单）
• 压测订单创建接口，QPS从80提升到120

所有场景都通过了，心里才踏实。

上线与监控：最紧张的时刻（Day 14）

10月25日，周五，下午3点，业务低峰期。

我选择了灰度发布策略：

• 3:00 发布5%流量，盯着监控看了半小时
• 3:30 没问题，扩大到10%
• 4:00 继续扩大到30%
• 5:00 全量发布

整个过程我就盯着监控大盘，手心都是汗。团队的人也都在线待命，随时准备回滚。

当看到监控面板上所有指标都是绿色，接口响应时间还从平均450ms降到了360ms，我长舒了一口气。

第二天周六，我特意起来看了下监控，一切正常。

最终结果：

• 零线上事故
• 接口响应时间优化20%
• bug率下降40%
• SonarQube代码质量评分从C提升到A
• 测试覆盖率从10%到75%

重构前检查清单

开始之前，先问自己5个问题：

1. 测试覆盖率是否足够？

• 核心业务逻辑是否有测试
• 测试覆盖率是否>30%（低于30%建议先补测试）
• 关键路径是否有E2E测试

2. 是否有稳定的回滚机制？

• Git分支策略是否清晰
• 是否可以快速回滚到上个版本
• 数据库变更是否有回滚脚本

3. 业务逻辑是否理解透彻？

• 核心流程是否清楚
• 边界case是否了解
• 特殊用户/场景的逻辑是否知晓

4. 团队规范是否明确？

• 代码风格规范
• 技术栈约束（允许/禁止使用的库）
• 性能要求

5. 是否有充足的验证环境？

• 本地开发环境
• 测试/沙箱环境
• 监控和日志系统

这5条都满足了，再开始重构，成功率会高很多。

高效Prompt模板库

这是我实战总结的4类Prompt模板，直接复制改改就能用。

模板1：代码诊断

我有一个[项目类型]项目，使用[技术栈]。
这是核心业务代码：[粘贴代码]

请帮我做全面诊断，重点分析：
1. 代码坏味道（函数过长、嵌套过深、命名不规范等）
2. 重复逻辑和可抽取的公共代码
3. 潜在的性能瓶颈
4. 可能的bug和安全隐患

请给出详细报告，并按优先级排序。

模板2：重构执行

请帮我重构以下代码：[粘贴代码]

重构要求：
1. 拆分成职责单一的小函数，每个函数不超过[50]行
2. 提取重复逻辑到工具类
3. 改善命名，遵循[团队规范]
4. 保持原有功能100%兼容
5. 为每个新函数生成对应的测试用例

重要约束：
- 不要改变业务逻辑，只改代码结构
- 不要引入新的依赖包（除非明确说明）
- 不要删除任何你不确定用途的代码，请标注出来让我确认
- 遵循项目现有的代码风格：[描述风格]

相关上下文：
[粘贴相关的调用方代码、数据结构定义等]

模板3：测试生成

这是我的[模块名]核心代码：[粘贴代码]

请帮我生成完整的测试用例，要求：
1. 使用[测试框架名，如Jest/Vitest]
2. 覆盖主要业务场景：[列举关键场景]
3. 包含边界条件测试（空值、异常输入、极限值等）
4. 包含异常场景测试（网络超时、接口报错等）
5. 每个测试用例都要有清晰的注释说明测试目的

测试覆盖率目标：>70%

模板4：代码审查

我刚完成了一次代码重构，请帮我审查：

原代码：[粘贴]
重构后代码：[粘贴]

请重点检查：
1. 是否引入了新的bug或逻辑错误
2. 是否有性能问题（如多余的循环、不必要的计算）
3. 是否符合[团队规范]
4. 是否有安全隐患（如SQL注入、XSS等）
5. 命名和注释是否清晰易懂
6. 测试覆盖是否充分

请给出详细的审查意见和改进建议。

风险控制要点

这5条救过我好几次命，必须记住：

1. 小步快跑

• 每次只改一个模块/函数
• 改完立即测试验证
• 确认无误再继续下一个

2. 测试先行

• 先补充测试用例
• 重构时确保测试通过
• 新增功能必须有对应测试

3. 频繁验证

• 单元测试（每次改完立即跑）
• 集成测试（每个模块改完后跑）
• 完整流程测试（每天结束前跑）

4. 灰度发布

• 先小流量验证（5%-10%）
• 观察监控指标
• 逐步扩大流量
• 随时准备回滚

5. 人工复审

• AI生成的代码必须人工审核
• 关键改动拉上资深同事一起看
• 不要盲目信任AI的判断

一个完整的工作流

把上面的内容串起来，形成标准化流程：

第1步：前期准备（1-2天）
├─ 用诊断Prompt分析代码问题
├─ 用测试Prompt补充测试用例
└─ 制定重构计划，排优先级

第2步：重构执行（根据项目规模）
├─ 用重构Prompt改一个模块
├─ 人工审核AI生成的代码
├─ 跑测试验证功能正常
├─ 提交代码
└─ 重复以上步骤直到完成

第3步：质量保证（1-3天）
├─ 完整的自动化测试
├─ 用审查Prompt做代码审查
├─ 人工复审关键改动
└─ 沙箱环境验证

第4步：发布上线（1天）
├─ 灰度发布
├─ 监控关键指标
├─ 收集用户反馈
└─ 必要时快速回滚

写在最后

回想10月初接到这个任务时的焦虑，再看看现在重构后的代码，真有种"劫后余生"的感觉。

14天，10000行代码，从接手屎山到成功上线，这个过程让我对AI辅助开发有了全新的认识。

AI不是银弹，它不能替你做决策，不能替你理解业务，也不能替你承担风险。但它是个非常强大的助手------就像有个经验丰富的高级工程师坐在你旁边，随时帮你review代码、生成测试、指出问题。

真正的效率提升，来自人机协作。你提供业务理解和判断，AI提供执行效率和最佳实践。这种配合，能让1个人干出3个人的活儿，而且质量还更高。

这次重构给我最大的收获不是完成了一个项目，而是掌握了一套可复用的方法论。现在我手头还有2个技术债项目要处理，信心满满。

如果你也面临类似的挑战，我的建议是：

1. 别怕尝试：AI工具发展到现在，已经足够成熟了，值得投入时间学习
2. 小步快跑：从一个小模块开始，慢慢熟悉AI的工作方式
3. 保持警惕：AI很强大，但不完美，人工审核永远不能省
4. 做好准备：测试、监控、回滚机制一个都不能少

最后，如果这篇文章对你有帮助，希望能帮你少踩点坑，早点把技术债还清。

技术债这事儿，拖着不是办法，早还早轻松。

有了Claude Code这样的工具，还债其实没那么痛苦，甚至还有点成就感。