DeepSeek ：基于 AST 与 AI 的遗留系统“手术刀”式治理方案

DeepSeek 实战之九：重构的艺术------基于 AST 与 AI 的遗留系统"手术刀"式治理方案

前言

在软件工程中，最令人头秃的不是写新代码，而是维护**"遗留系统" (Legacy System)。

那些长达 2000 行的 utils.py，那些嵌套了 10 层 if-else 的"上帝函数"，就像一颗颗定时炸弹。

传统的重构极其依赖个人经验，且风险巨大。但 DeepSeek 的出现改变了游戏规则。

本篇将超越简单的"代码优化"，我们将结合静态代码分析 (Static Analysis) 和 DeepSeek-R1 的推理能力，打造一套自动化的重构流水线。

我们将解决三个硬核问题：

精准定位： 如何用脚本自动找出项目中"最烂"的代码？
安全重构： 如何利用 Golden Master 策略，确保 AI 重构后的代码逻辑不变？
架构解耦： 如何把面向过程的"面条代码"自动重构为设计模式（如策略模式）？

一、核心战术：AST 分析 + DeepSeek 靶向治疗

盲目把整个文件丢给 AI 是不专业的。我们需要先用 AST (Abstract Syntax Tree) 对代码进行"体检"，找到病灶（高圈复杂度的函数），再让 DeepSeek 进行"微创手术"。

1. 编写"烂代码探测器"

我们将使用 Python 的 ast 模块和 radon 库来计算圈复杂度。

技术背景： 圈复杂度 (Cyclomatic Complexity) 衡量代码线性独立路径的数量。通常 > 10 表示复杂，> 20 表示极难维护。

复制代码

import ast
import inspect
from radon.visitors import ComplexityVisitor

def scan_for_complex_functions(file_path, threshold=10):
    """
    扫描指定文件，返回圈复杂度超过阈值的函数源码
    """
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        code = f.read()

    # 1. 使用 Radon 计算复杂度
    visitor = ComplexityVisitor.from_code(code)
    complex_funcs = []

    for func in visitor.functions:
        if func.complexity > threshold:
            print(f"⚠️ 发现高复杂度函数: {func.name} (复杂度: {func.complexity})")
            
            # 2. 使用 AST 提取该函数的原始源码
            # (这里为了简化演示，实际需结合 ast.get_source_segment 或类似逻辑)
            # 简单实现：我们假设能获取起止行号
            complex_funcs.append({
                "name": func.name,
                "complexity": func.complexity,
                "lineno": func.lineno,
                "endlineno": func.endlineno
            })
            
    return code, complex_funcs

2. DeepSeek 手术刀：策略模式重构

当我们定位到那个复杂度高达 25 的 calculate_pricing() 函数时，我们不仅仅是让 DeepSeek 简化它，而是要求它使用设计模式重构。

System Prompt 设计：

复制代码

REFACTOR_PROMPT = """
你是一个精通设计模式的 Python 架构师。
请分析以下高复杂度的函数。它充斥着大量的 if-else 判断。

【任务】
1. 识别代码中的变化点（如不同的折扣策略、不同的支付渠道）。
2. 使用 **策略模式 (Strategy Pattern)** 或 **工厂模式** 对其进行解耦。
3. 将大函数拆解为多个小类或函数。
4. 保持对外接口签名不变（Defensive Refactoring）。

【输入代码】
{source_code}
"""

二、核心保障：Golden Master 测试策略 (Snapshot Testing)

AI 重构最大的恐惧是："改坏了逻辑"。

对于没有单元测试的遗留代码，我们必须先建立**"黄金快照" (Golden Master)**。

原理： 在重构前，用 1000 组随机数据跑一遍旧函数，记录下所有的输入和输出。重构后，用同样的输入跑新函数，确保输出完全一致。

自动化脚本实现

复制代码

import json
import random
import importlib.util

# 1. 生成黄金数据 (Record)
def generate_golden_master(module_path, func_name, inputs, output_file="golden_data.json"):
    # 动态加载模块
    spec = importlib.util.spec_from_file_location("legacy_module", module_path)
    module = importlib.util.module_from_spec(spec)
    spec.loader.exec_module(module)
    func = getattr(module, func_name)
    
    records = []
    for args in inputs:
        try:
            result = func(*args)
            records.append({"input": args, "output": result})
        except Exception as e:
            records.append({"input": args, "error": str(e)})
            
    with open(output_file, 'w') as f:
        json.dump(records, f)
    print(f"✅ 已为 {func_name} 生成 {len(records)} 条基准测试数据。")

# 2. 验证重构代码 (Replay)
def verify_refactoring(new_func, golden_file="golden_data.json"):
    with open(golden_file, 'r') as f:
        records = json.load(f)
        
    for case in records:
        args = case["input"]
        expected = case.get("output")
        
        actual = new_func(*args)
        
        if actual != expected:
            raise ValueError(f"❌ 重构失败！输入: {args}, 期望: {expected}, 实际: {actual}")
            
    print("✨ 全量回归测试通过！重构是安全的。")

工作流：

定位到 calculate_pricing。
脚本自动生成随机参数，运行旧代码，保存 golden_data.json。
调用 DeepSeek 生成新代码。
脚本动态加载新代码，运行验证。
如果通过，自动覆盖原文件并 Git Commit。

三、深度实战：Go 语言的依赖注入重构

在 Go 语言遗留系统中，最常见的问题是强耦合 （比如在 Controller 里直接 New 了一个 Database 实例）。这导致代码无法测试。

我们要利用 DeepSeek 自动提取接口，实现依赖注入 (DI)。

场景：

复制代码

// 遗留代码
type OrderService struct {}
func (s *OrderService) Create() {
    db := mysql.NewConnection() // 强耦合！无法 Mock！
    db.Execute("INSERT...")
}

DeepSeek-R1 深度指令：

"分析这段 Go 代码。请应用依赖倒置原则 (DIP)。

提取 Database 接口。

修改 OrderService 结构体，通过构造函数注入该接口。

生成 mock_database.go 用于单元测试（使用 gomock 规范）。"

生成的代码：

复制代码

// 重构后
type Database interface {
    Execute(query string) error
}

type OrderService struct {
    db Database // 依赖接口
}

func NewOrderService(db Database) *OrderService {
    return &OrderService{db: db}
}

这不仅仅是代码修改，这是架构层面的解耦。

四、进阶：自动生成"防御性注释"与文档

重构完的代码虽然漂亮，但对于新人来说可能太抽象。

我们可以利用 DeepSeek 的 "Explanation Mode"。

在重构流水线的最后一步，让 AI 扫描新代码，并插入 Why-Comments：

不要只注释"是什么"，要注释"为什么这么改"。

示例输出：

复制代码

class PricingStrategy(ABC):
    """
    [DeepSeek Refactor Note]: 
    提取为抽象基类，是为了隔离具体的促销逻辑。
    之前所有的促销逻辑都硬编码在主流程中，导致每次新增活动都要修改核心代码。
    """
    @abstractmethod
    def calculate(self, price):
        pass

五、总结

我们构建的这套系统：

AST 扫描 -> 像 X 光一样发现病灶。
Golden Master -> 像安全网一样兜底逻辑。
DeepSeek 重构 -> 像资深专家一样进行手术。

DeepSeek ：基于 AST 与 AI 的遗留系统“手术刀”式治理方案

DeepSeek 实战之九：重构的艺术------基于 AST 与 AI 的遗留系统"手术刀"式治理方案

前言

一、 核心战术：AST 分析 + DeepSeek 靶向治疗

1. 编写"烂代码探测器"

2. DeepSeek 手术刀：策略模式重构

二、 核心保障：Golden Master 测试策略 (Snapshot Testing)

自动化脚本实现

三、 深度实战：Go 语言的依赖注入重构

四、 进阶：自动生成"防御性注释"与文档

五、 总结

一、核心战术：AST 分析 + DeepSeek 靶向治疗

二、核心保障：Golden Master 测试策略 (Snapshot Testing)

三、深度实战：Go 语言的依赖注入重构

四、进阶：自动生成"防御性注释"与文档

五、总结