这些年，中国的IT产业经历了数十年的发展，各行各业都开发出了各自的业务信息系统。然而，随着时间的推移，越来越多的信息系统经历了一轮又一轮的变更与维护，系统就开始变得越来越庞大，代码越来越乱，不论是维护与变更都开始变得越来越困难。遗留系统代码退化的问题，逐渐成为所有团队挥之不去，甚至越来越严重的老大难问题。

因此，我们不禁要问，软件为什么要退化，退化的根源是什么，能否从根本上得到解决?退化的根源是什么呢?是跟软件由简入深不断发展的必然趋势密切相关。很多软件系统的发展就如下图所示，最开初用户只提出了一些简单的需求，我们拿着这些需求开发软件，那不是什么问题。然而，当第一个版本的软件上线部署以后，软件的开发并未停止，而仅仅是一个开始。在以后数年甚至数十年的日子里，用户会不断地提出越来越多的业务需求。实现这些业务需求会让软件越来越强大，客户越来越满意，却使得软件越来越复杂，代码越来越多。这时，维护变更开始变得越来越困难，软件开始退化，交付速度越来越慢，而越来越不能适应市场的快速变化，这就是软件开发的轮回。

解决软件退化最根本的方案就是“代码整洁”。它就好像，要保持家里房间的整洁，你必须定期地大扫除，代码的整洁也是一样。每次需求变更时，你必须按照“两顶帽子”的方式，先进行一个小重构来改变程序结构，以适应新的需求，然后才能修改代码去实现新的需求。如果在实现新的需求时，因为某些考虑不周，带来软件的退化，你就得及时通过重构，解决设计的问题，让代码重新回到高质量。高质量的代码就像宝贝，含在嘴里怕化了，捧在手里怕摔了。只有所有的环节都做到位了，才能保持住，才能以低成本的方式长期持续地维护下去。

那么，软件退化的根源是什么呢?就是以上这些措施都没有做到位。每次需求变更时，没有适时通过小重构来调整程序结构，而是在原有的程序结构上通过塞代码来实现。当程序出现设计的问题时，则以维稳为理由，始终不愿正视并解决问题，而是隐忍而不作为。长此以往，设计的问题就如同债务一样滚雪球般地增长。各种“大函数”、“大对象”的出现，使得软件不断退化，维护成本越来越高，最后造成如今的状况。

问题的根源找到了，那么该如何解决呢?以往的解决思路是，通过一个非常长期而持续的重构过程，一点一点地优化和改善这些遗留系统。然而，这个过程是非常痛苦而成本高昂的。最关键是，团队必须花费大量的时间去理解原有的程序，然后再重构原有的程序，还要保证原有的程序不出任何问题，这些都是巨大的挑战。

然而，我们说技术总是在发展的，而技术的发展就是在解决问题的过程中不断前进。今天，随着AI智能大模型的发展与普及，可以用非常强大的推理能力，帮助我们理解代码、重构代码、优化代码。有了AI的加持，那些令人头疼的遗留系统终于有救了。那些非常复杂的业务代码，可以由AI去学习和理解;那些非常繁杂的代码重构，可以由AI去操作和完成。那么，什么都由AI去完成，我们是不是就可以什么都不做了呢?

这又回到了那个本源的问题：未来人工智能是替代整个人类，还是成为我们提高生产力的工具?大家怎么看待呢?我的选择是后者。当我们去重构和优化系统时，不是给AI一个指令：你去优化代码吧，AI就咔咔咔地去完成了，不是这样的。AI就像你的电子宠物一样，如今会是人手一个。你不再是过去那个码农，你必须掌握更加高端的知识，譬如系统应该怎样重构。你让AI去帮助你理解代码，然后通过你掌握的知识，告诉AI该怎样去重构，用什么样的技术与手法去重构，怎样去优化系统。你不再是那个埋头干活儿的，而变成了那个指挥AI干活儿的人。在这样的状况下，你不是可以躺平了，而是必须掌握更多的能力。记住：

AI替代的不是人，而是那些不会用AI的人

所以，马上来学习，学习如何用AI理解代码、重构代码、整洁代码，让我们的系统“老树开出新花”，重新焕发生机，重新回到高质量，以低成本的方式，长期持续地维护下去。

通过学习，你将掌握两个重要的技能：

1.如何通过AI辅助编程，整洁代码，在长期持续的维护过程中，始终保持代码质量;

2.当系统已经深深腐化了，如何利用AI去理解代码、重构代码，一步一步让系统重新回到高质量的状态。

在这样的基础上，通过实战让你深刻地理解，代码退化的根源，软件设计原则的作用，以及软件重构、设计模式、领域驱动的设计技巧，并把它们融会贯通。

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