AI可辅助老旧代码库重构：一、识别重复逻辑并建议提取函数；二、基于上下文重命名模糊变量；三、依据函数签名生成pytest测试用例，覆盖主路径、边界及异常场景。
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如果您正在维护一个老旧的代码库，发现模块耦合严重、命名混乱、缺乏测试覆盖，AI工具可以成为重构过程中的高效协作者。以下是利用AI辅助完成代码重构的三种具体技巧：
一、使用AI识别重复代码并建议提取函数
AI模型能快速扫描大量源文件，比对语法结构与语义相似性，定位逻辑重复但实现略有差异的代码段，并推荐统一抽象为独立函数或方法。这有助于降低维护成本，减少修改引发的连锁错误。
1、将待分析的Python文件（如legacy_service.py）内容复制粘贴至支持代码理解的AI工具输入框。
2、输入提示词：“请识别该文件中三处以上功能相同但写法略有不同的逻辑块，并为每处生成一个语义清晰的函数名及参数列表。”
3、接收AI返回的候选函数签名后，手动创建新函数，将原散落逻辑迁移进去，并用单元测试验证行为一致性。
二、借助AI重命名不清晰的变量与方法
老旧项目中常存在如data1、func_x、tmp_val等模糊标识符，AI可通过上下文推断其实际用途，生成符合领域语义且符合语言命名规范的替代名称。
1、选取一个包含多个难懂变量的方法，在IDE中右键选择“复制方法体”。
2、向AI发送提示：“以下Python方法中所有局部变量和参数，请根据其在计算流程中的角色，给出更准确、具描述性的名称。保持原有作用域不变，不修改逻辑。”
3、将AI建议的新名称逐个替换原代码，并确保所有调用点同步更新且通过静态类型检查。
三、让AI生成缺失的单元测试用例
缺乏测试是老旧项目难以安全重构的核心障碍。AI可根据函数签名、注释及内部控制流，生成覆盖主路径、边界条件和异常分支的测试用例草稿，显著缩短测试补全时间。
1、提取目标函数完整定义（含docstring与全部代码行），作为输入提供给AI。
2、输入提示：“为该函数生成pytest风格的测试用例，要求覆盖正常输入、空输入、类型错误输入、以及文档中提到的特殊处理场景。”
3、将AI输出的测试代码保存为test_legacy_module.py，运行后检查失败项是否真实反映逻辑缺陷而非误判，再针对性修复源码。
