第三章：与AI共舞
“蜂巢”系统的重构，像一场在沼泽上进行的精密手术。
项目启动的第一周，团队没有写一行新代码，所有时间都花在了“考古”上。作战室的白板上，密密麻麻地画满了“蜂巢”系统的架构图，或者说，那是一张根本称不上架构的、由无数线条和补丁纠缠而成的“蛛网”。
“找到了，就是这里。”老王指着“蛛网”中心一个被红笔圈出的模块，语气像是发现了一处古墓的入口，“‘用户权限鉴定模块’，整个‘蜂巢’系统最混乱、最核心的部分。当年为了兼容至少三个版本的遗留系统，和两套完全不同的单点登录体系，这里面的代码，被改了不下二十次。”
他调出一段代码，投到大屏幕上。那是一段混合了JSP、jQuery甚至一些古老内部框架的“四不像”代码，变量命名随意，注释和代码逻辑完全对不上，充满了各种“魔法数字”和“临时补丁”。
小张看得倒吸一口凉气，这种代码别说让AI去读，就是让他这个人类去看，都感觉无从下手。
“AI分析过这段代码，”李默开口，调出另一份报告，“结果是‘逻辑高度混乱，存在循环依赖和多个无法识别的内部API，建议人工重写’。它很聪明，直接放弃了。”
“它当然会放弃。”老王冷笑一声，但这次没有了嘲讽，而是多了一份专家的自信。他拿起白板笔，开始在那个红圈旁边写写画画，“但是，我知道它的逻辑。这里，是为了兼容老用户系统的登录验证；这里，是为了给一个已经下线了的APP开的后门；还有这里，这个看似无用的参数，其实是当年为了某个大客户的定制需求，硬加上去的一个开关……”
他就像一位经验丰富的老船长，在看似混乱的风暴中，清晰地指出了每一股暗流和每一处礁石。小张和李默听得目瞪口呆，这些信息，是任何文档和AI模型都无法提供的，它们只存在于老王的脑子里。
半个小时后，老王停下笔，那块混乱的模块已经被他拆解成了十几个清晰的功能点和逻辑分支。
“好了，‘病灶’我已经找到了。”老王看着李默，“接下来，‘手术’要怎么做，看你这个‘主刀医生’的了。”
李默点了点头，胸中的一块大石落了地。老王的经验，就是他们在这片沼泽中航行的地图和指南针。他走到白板前，在老王拆解出的功能点旁边，开始设计全新的工作流程。
“第一步，根据王哥的分析，我们先用AI生成新的数据库结构和API接口，这部分是标准化的，AI擅长。”
“第二步，小张，你的任务来了。针对每一个逻辑分支，你要把王哥的‘诊断’，翻译成AI能听懂的、精确的指令，让它去生成具体的业务逻辑代码。记住，一次只给一个指令，确保它不会‘自由发挥’。”
“第三步，AI生成的代码，要先经过王哥的审查，确认逻辑无误后，再由我整合进新的架构里。”
“我们一步一步来，先从最外围的兼容逻辑开始剥离，最后再动核心的验证功能。AI负责体力，王哥负责大脑，我来负责骨架。”李默看着两位同事，眼神里充满了信心，“我们开始吧。”
小张深吸一口气，坐到了自己的工位上。他的屏幕分成了两半，左边是AI编程助手的对话框，右边是老王刚刚画出的逻辑分支图。
他的第一个任务，是重构一个处理老用户登录兼容性的函数。根据老王的“诊断”，这个函数的核心逻辑是：检查用户请求中是否包含一个名为“legacy_token”的特定参数，如果存在，则调用一个旧的、即将被废弃的验证接口。
小张尝试着在AI对话框里输入指令：“请写一个函数，名为handleLegacyLogin，它接收一个request对象作为参数。函数内部需要检查request中是否包含legacy_token参数，如果存在，就调用auth.legacyVerify()方法，并返回结果。”
AI几乎在瞬间就给出了代码，速度快得惊人。但小张还没来得及高兴，老王的声音就在背后响起。
“不对。”老王指着屏幕上的一行代码，“你只告诉它‘存在’，但没告诉它‘token’的具体格式和有效性规则。你看，AI默认它是个非空字符串就行了。但在原始逻辑里，这个token必须是32位的，而且包含了特定的前缀。你漏掉了这些‘隐性知识’。”
小张的脸一红，连忙修改了指令，加入了更详细的描述。这一次，AI生成的代码终于符合了要求。
接下来的几个小时，小张就像在驯服一头野兽。他不断地在老王的“咆哮”和AI的“秒回”之间切换。他发现，与AI协作，和他过去自己写代码完全是两回事。他不再是代码的“创作者”，而更像一个“翻译官”和“质检员”。
下午，他们遇到了一个棘手的问题。在处理用户会话（Session）时，AI提供了一个非常优雅和高效的方案，代码简洁得像一首诗。小张兴奋地拿给老王看，准备接受表扬。然而，老王只是扫了一眼，眉头就皱了起来。
“这个方案，有漏洞。”老王指着其中一行关于Session ID生成的代码说，“AI用了最新的一个开源库来生成ID，效率很高。但是，它忽略了这个库在处理高并发请求时，有极小的概率会生成重复的ID。对于普通网站来说，这问题不大。但对于‘蜂巢’这种级别的交易系统，一旦出现重复，就意味着两个不同的用户可能会登录到同一个账户里。这是灾难性的。”
小张惊出了一身冷汗。他马上去查那个开源库的文档，果然在一个不起眼的角落里找到了相关的风险提示。这个细节，AI没有告诉他，他自己也完全没有注意到。
“那……那怎么办？”小张有些慌了。
“用我们自己的雪花算法。”老王不假思索地说，“十几年前的老技术了，效率比它这个慢一点，但绝对不会重复。稳定，压倒一切。”
小张立刻按照老王的指示，向AI下达了新的指令，用团队内部封装的雪花算法替换了那个时髦的开源库。看着新生成的、虽然略显“笨重”但无比可靠的代码，小张对老王竖起了大拇指。他需要把老王脑子里那些模糊的、经验性的知识，翻译成AI能够精确理解的、结构化的指令，然后再像一个最挑剔的测试工程师一样，去检验AI返回的每一个细节。
这个过程是痛苦的，但也充满了成就感。每当一段被重构后的、清晰简洁的代码取代了原来那坨混乱的“意大利面条”时，小张都能感受到一种前所未有的满足。
真正的蜕变发生在一个深夜。那天，李默交给他一个来自产品经理的模糊需求：“优化用户画像的标签同步逻辑，提升实时性。”这是一个典型的、只有一句话的需求，没有任何技术细节。
小张习惯性地把这句话丢给了AI。AI返回了一套通用的、基于消息队列的异步方案，看起来很完美。但当小张拿着方案去请教老王时，老王却提出了一个致命问题：“‘蜂巢’的用户标签，有十几个不同的来源，优先级和更新频率都不同。你这个方案，能保证‘会员等级’这个最高优先级的标签，不会被一个普通的‘浏览商品’标签给覆盖掉吗？”
小张愣住了。他这才意识到，AI能提供标准的“解法”，却无法理解隐藏在业务深处的、不成文的“规则”。那个深夜，他没有再求助任何人。他泡了一杯浓咖啡，第一次主动去翻阅那些尘封的业务文档，去理解每一个标签的商业含义。他不再把自己当成一个“翻译官”，而是把自己当成了这个业务模块的“主人”。
三个小时后，他将那个模糊的需求，拆解成了三十多个具体的、带有明确业务规则的子任务，并为每个任务都编写了清晰的、AI可以理解的指令。当AI根据这些精细的“乐高积木”搭建出最终的、完美符合所有隐性规则的代码时，小张感到了前所未有的“顿悟”。他明白了，AI时代，程序员的价值，不再是写代码的速度，而是将模糊的商业世界，精确地翻译成结构化逻辑的能力。这是一种“再创作”的能力。
傍晚时分，当“用户权限鉴定模块”最外围的几个兼容逻辑被成功剥离并替换后，团队第一次感受到了胜利的喜悦。他们不仅完成了任务，更重要的是，他们摸索出了一套真正有效的“人机协作”模式。
李默看着白板上被划掉的几个功能点，又看了看身边重新找回价值感的老王，和在痛苦与快乐中迅速成长的小张，他知道，他们走在一条正确的道路上。