资源介绍
视频数量：63个
总时长：4小时19分
课程介绍：
AI辅助遗留代码审查与现代化
接手一个没人敢碰的遗留系统，是不是每个开发者的噩梦？代码像是十年前某位前辈在深夜写下的天书，文档早就丢失了，知道业务逻辑的人要么离职了要么忘了，测试覆盖率几乎为零，而你被要求在不破坏现有功能的前提下完成现代化改造。光想想就头大。
这门课程正是为这种场景而设计的。讲师Trevor Williams会带着你走完一整套从评估到现代化的完整工作流，核心工具是GitHub Copilot，但重点不是工具本身，而是怎么用AI辅助你建立一套可重复、可控的工程化流程。
一、建立审查先行的思维模式
在动手改代码之前，最重要的事情其实是先停下来想一想。课程一开始就用一个真实的学校管理遗留应用作为案例，带你搞清楚几个关键问题：什么样的代码库算高风险的遗留系统？一次专业的现代化改造应该覆盖哪些维度？AI在代码审查环节到底能帮上什么、哪些事它做不了？负责任地使用AI审查代码意味着哪些底线不能突破？把这些想清楚，后面的操作才不会变成无头苍蝇乱撞。
二、搭建项目并建立基线
光有理论还不够，得动手。这一节会带你克隆那个学校管理遗留项目，配置好Visual Studio 2026和.NET Framework 4.8的开发环境，搭建本地数据库，然后实际去还原、构建并运行起来。运行成功之后，还要创建一份基线评估清单，这是后面所有改进工作的参照起点。
三、把AI工具配置好
接下来要给AI上岗培训。课程会介绍GitHub Copilot的审查功能，怎么编写仓库级别的Copilot指令让AI理解项目上下文，以及最重要的：怎么搭建一套代码审查的提示词库。你会学到怎么写出高质量的审查提示词，怎么针对具体功能模块定制审查提示。这部分是后面所有AI辅助操作的基石。
四、用AI读懂遗留代码
面对一堆陌生的代码，最难的不是写新代码，而是理解旧代码到底在干什么。这一节会演示怎么让AI生成整个代码库的摘要，怎么追踪一条标准的CRUD业务流程，怎么追踪横跨多个模块的复杂流程，以及怎么挖出那些藏在代码角落里、文档里从来没写过的隐式业务规则。课程也会告诉你什么时候该停止文档化、转入真正的审查阶段。
五、遗留代码的风险分类
理解完代码之后，要给风险排个优先级。课程会带你用AI生成技术债快照、安全与权限控制快照、依赖项和现代化就绪度快照，最终把所有发现整合成一份统一的技术债清单。这份清单就是后续决策的依据，决定了哪些问题必须先动、哪些可以缓一缓。
六、AI辅助生成测试
重构之前，必须先有测试。课程先讲清楚为什么测试要走在重构前面，然后演示怎么用AI生成测试思路、生成单元测试、生成集成测试。这里还有一个可选的动手练习，让你独立完成一份测试覆盖缺口报告，看看哪些关键路径还没有被覆盖到。
七、安全的重构与受控的重写
不是所有代码都值得重构，有些模块直接重写反而更安全。课程会教你判断哪些代码该小步重构、哪些该整模块重写，以及怎么在AI辅助下安全地拆解代码、改造模块，让每一次改动都尽量可控。
八、提交与维护流程
审查和重构的结果需要通过Pull Request流转给团队。课程会教你用AI准备PR描述、用AI辅助进行PR审查，把整个维护流程跑通，而不只是停留在本地改完就结束。
九、最后的现代化冲刺
最后一节会介绍GitHub Copilot的现代化代理能力，跑一遍评估、规划、执行三个阶段，看看迁移后的应用如何验证。如果你不想用专用代理，课程也准备了替代方案，让你能根据自己的环境灵活选择。
这门课程适合手里正压着一个遗留项目不知道从何下手的工程师，听说过AI能帮代码审查但不知道具体怎么用的开发者，以及想建立一套系统化、可重复的遗留代码现代化流程的技术负责人。四个多小时的视频不长，但内容很扎实。
学完之后，你掌握的不只是几个工具操作技巧，而是评估、记录、规划、验证、现代化、审查、沟通这七个步骤构成的完整工作流。下次再面对遗留代码时，你就不会两眼一抹黑了。