北京
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git clone 完的那一刻，工程师盯着终端发呆：247个文件，10万行代码，零文档零注释，原作者两年前跑路。周一就要上线新支付功能，这时候打开代码就像考古——只不过挖出来的是别人的技术债。
这种场景在软件行业太常见了。传统做法是硬着头皮读代码，或者抓个老员工问"这段逻辑到底干嘛的"。现在有人换了个思路：把AI当成考古队的金属探测器，专门定位埋在最深处的业务规则。
具体操作上，先让AI扫描全库生成"代码地图"——不是真的地图，而是按功能模块打标签的索引。遇到一段看不懂的支付校验逻辑，直接把文件丢给AI，问它"如果我要加Apple Pay，这里要动哪几行"。
有个工程师在实践后总结：「以前读遗留代码像解谜，现在像查字典。」他的团队用这套方法，把原本需要一周的代码梳理压缩到两天。代价是AI偶尔会 hallucinate，把不相关的函数当成关键路径——这时候还得人工复核。
最讽刺的是，这套"考古流程"反而逼团队补了文档。因为AI生成的代码摘要，顺手就能转成 README。
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