老项目重构这件事，在 Java 开发者圈子里，向来是块难啃的硬骨头。代码纠缠成一团乱麻，需求文档更是不见踪影，梳理起逻辑来，耗费十天半月是常有的事。稍微不注意，改了这处，那处就可能出问题，实在让人头疼。但飞算 JavaAI 这一工具，凭借 “规则引擎” 和 “智能引导” 这两大法宝，却让重构效率提升了三倍，这已成了不争的事实。
规则引擎，算得上是飞算 JavaAI 的拿手绝活。遇到老项目中杂乱无章的代码结构，它就像一位经验丰富的老手，能够自行识别出哪些是核心的业务逻辑，把可用的模块提取出来，再按照设计思路，搭建出规整的代码框架。就拿十年前的电商老系统来说，它能迅速精准地找到订单流程的关键规则，剔除多余的代码，生成符合当下开发规范的接口层和服务层代码，相比人工手动梳理，减少了不少疏漏和错误。此外，它内置的代码检查规则，还能时刻警惕潜在风险，像循环依赖、数据不匹配等问题，从一开始就能被拦截，让重构少走许多弯路。
智能引导，则巧妙解决了重构时 “需求说不明白” 的难题。很多老项目，连一份完整的文档都没有，开发者面对它们，常常不知从何处着手修改。这时候，只要输入项目名称，飞算 JavaAI 就会启动需求挖掘模式：先列出基础功能清单，再通过一问一答的方式细化需求。比如重构库存管理模块时，它会一步步向开发者询问 “是否需要对接新的仓储系统”“库存预警规则是否修改” 等关键问题，将模糊的需求转化为可执行的修改方案。
到了具体开发阶段，飞算 JavaAI 的一套工具用起来十分顺畅。Java chat 能根据自然语言生成代码，开发者说 “做一个库存扣减的事务控制”，它就能给出带注释的完整代码；SQL chat 能把 “按地区统计近 30 天的销量” 这类需求，转化为优化后的 SQL 语句，与老项目的数据库也能很好兼容。智能问答还能随时解答重构时的技术难题，从 “如何对接旧接口” 到 “选择哪种分布式事务方案”，无需切换其他工具，就能找到解决办法。
从拆解逻辑到生成代码，从明确需求到解决难题，飞算 JavaAI 凭借规则引擎奠定重构基础，借助智能引导简化流程，让老项目重构从 “费时费力” 变成 “高效可控”。那些被重构难题困住的团队，有了它，就像多了一个得力的帮手，效率确实有了显著提升。
