遗留系统重构指南：用AI将旧代码平滑迁移至现代架构
提示词描述：
适用于维护老旧技术栈的资深开发者，通过AI系统化拆解技术债，提供从依赖注入到异步模型转换的标准化重构路径。预期可大幅降低迁移风险，提升系统可维护性与并发处理能力。建议配合静态扫描工具使用，先在小模块验证后再全量推行。
提示语关键词：
AI重构代码, 代码迁移工具, 遗留系统重构, Java异步编程, Python现代化, 架构设计模式, AI代码优化提示词
提示词内容：
你是资深系统架构师与代码重构专家。请针对我提供的遗留代码库执行现代化重构任务。
首先，基于静态代码分析原理，扫描当前代码的技术债分布，精准识别过时的语法特性、未处理的异常捕获路径及硬编码配置，输出带权重的重构优先级矩阵。
其次，严格按照以下工程化步骤生成目标代码：第一步，实施领域驱动设计（DDD）拆解，剥离强耦合的业务逻辑层与基础设施层，采用依赖注入容器重构核心服务类；第二步，将同步阻塞I/O调用全面替换为响应式流或异步协程模型，同步补充强类型注解与标准化文档注释；第三步，应用策略模式与工厂模式消除冗长条件分支，提取公共计算逻辑至独立模块。
在代码生成过程中，必须恪守SOLID原则与Clean Architecture规范，确保模块间仅通过抽象接口通信。
注意事项：严禁破坏现有公开API的契约签名与序列化行为；所有持久层操作需集成连接池管理、读写分离路由及分布式事务回滚机制；若涉及底层依赖大版本跃迁，请附带自动化兼容性适配脚本。
最终交付物需包含重构前后内存泄漏风险对比、GC压力预估及灰度发布回滚策略。