プロジェクトの移行を支援するCodeBuddyのステップバイステップ・アプローチ
既存のコードベースの移行に最適化：
- プログレッシブ・リコンフィギュレーション：設定パネルで「レガシーコードモード」をオンにすると、AIはより保守的な最適化戦略を採用する。例えば、Javaのレガシーシステムでは、実装クラスを直接修正するよりもインターフェイスの抽出が優先されます。
- 依存関係の分析：pom.xml/package.jsonファイルをアップロードした後、AIダイアログボックスで "Analyze Dependency Conflicts "と入力すると、互換性のないバージョンのライブラリに自動的にフラグが立ち、代替ライブラリが提案される。
- モードシフト：Python 2to3のような移行シナリオでは、"convert [language version] code "ディレクティブ、例えば "convert ES5 to ES6 arrow function "を使うことで、機能的に一貫した方法で構文を更新することができます。
- パフォーマンス・ベースライン：プロジェクトのルートディレクトリを右クリックし、"Create Optimisation Benchmark"（最適化ベンチマークを作成）を選択します。 以降のすべての変更には、予想されるパフォーマンスへの影響が表示されます（例："This change is expected to reduce memory footprint by 20%"）。
実装のポイント：1）最初にオリジナルのテストケースを実行し、修正を検証する 2）Gitの統合を使用して、最適化専用のブランチを作成する 3）コアアルゴリズムの修正前と修正後のパフォーマンス比較ドキュメントを保持する。企業ユーザーは、バッチ処理APIについてTencent Cloudに問い合わせることができる。
この答えは記事から得たものである。テンセント・クラウド・コード・アシスタント CodeBuddy：インテリジェントなプログラミング支援（プラグイン版）について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模プロジェクトの移行におけるコード最適化のためにCodeBuddyを適用するには？
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