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如何优化老旧代码库的性能问题，利用 Refact.ai 进行智能化重构？

2025-08-22

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基于 AI 的代码重构方案

对于老旧代码库，Refact.ai 提供系统的重构解决方案：

问题诊断：在 IDE 中打开目标文件，执行 /analyze 命令生成性能报告，识别热点函数
渐进式重构：
- 使用 /refactor 命令分解长函数
- 通过 /optimize 优化算法复杂度
- /document 自动生成符合 Google Style 的注释
质量验证：
- 集成单元测试：执行 /test 生成测试用例
- 性能对比：/benchmark 比较重构前后耗时

实际案例：某电商系统优化 SQL 查询时，AI 将 N+1 查询重构为 JOIN 语句，使 API 响应时间从 1200ms 降至 200ms。建议配合 SonarQube 进行代码异味检测，形成重构-验证的完整闭环。对于超大规模项目，可先通过 /dependency 命令分析模块依赖关系。