AI w pracy z kodem Legacy

Zrozumienie istniejących systemów, odkrywanie ukrytej logiki i bezpieczna modernizacja oprogramowania z pomocą sztucznej inteligencji.

Rozbudowane zależności, nieaktualna dokumentacja, niejawne reguły biznesowe i decyzje projektowe podejmowane wiele lat temu sprawiają, że nawet pozornie niewielka zmiana może prowadzić do trudnych do przewidzenia konsekwencji.

Narzędzia AI otwierają nowe możliwości pracy z takim oprogramowaniem. Potrafią wspierać analizę dużych baz kodu, odkrywanie zależności, rekonstruowanie logiki biznesowej, tworzenie testów i projektowanie alternatywnych modeli. Jednak samo zadawanie pytań asystentowi AI nie wystarczy. Aby skutecznie pracować z legacy, potrzebujemy uporządkowanego podejścia, które pozwala odróżniać fakty od hipotez, weryfikować wnioski generowane przez AI i kontrolować ryzyko wprowadzanych zmian.

Podczas szkolenia pokażemy, jak wykorzystać AI nie tylko do szybszego czytania i modyfikowania kodu, lecz przede wszystkim do systematycznego odkrywania rzeczywistej struktury, zachowania i znaczenia istniejącego systemu. Nauczymy się budować mapę wiedzy o aplikacji, identyfikować ukryte reguły i decyzje projektowe, rozpoznawać uniwersalne wzorce problemów oraz znajdować lepsze reprezentacje modeli biznesowych.

Szczególną uwagę poświęcimy bezpiecznej transformacji systemów legacy. Zamiast ryzykownego przepisywania całych aplikacji będziemy pracować nad podejściem opartym na równoległych modelach, porównywaniu ich zachowania i stopniowej migracji odpowiedzialności. Przyjrzymy się również temu, jak AI może wspierać analizę danych historycznych i projektowanie migracji między starymi a nowymi strukturami.

Celem szkolenia jest rozwinięcie umiejętności świadomej, opartej na dowodach pracy z systemami legacy, w której AI staje się narzędziem eksploracji, modelowania i weryfikacji, a nie jedynie generatorem kolejnych fragmentów kodu.

Czego nauczysz się podczas szkolenia?

• Budować środowisko pracy z AI (AI Harness) wspierające eksplorację kodu, analizę zależności, dokumentowanie odkryć i kontrolowane wprowadzanie zmian.
• Tworzyć mapę wiedzy o istniejącym systemie, identyfikując kluczowe komponenty, modele, przepływy i reguły oraz rozróżniając fakty, hipotezy i obszary wymagające dalszej analizy.
• Rozpoznawać archetypy problemów ukryte w kodzie legacy, takie jak grafy, kolejki, modele rozliczeniowe czy problemy optymalizacyjne, i wykorzystywać je do poszukiwania właściwych rozwiązań.
• Odkrywać rzeczywiste zachowania systemu oraz tworzyć wspierane przez AI testy charakteryzacyjne, które zabezpieczają istniejącą funkcjonalność przed niezamierzonymi zmianami.
• Rekonstruować reguły biznesowe i decyzje projektowe, oddzielając istotną logikę domenową od przypadkowej złożoności technicznej.
• Identyfikować nieadekwatne abstrakcje i projektować alternatywne reprezentacje modeli, które lepiej oddają rzeczywistą naturę rozwiązywanego problemu.
• Projektować bezpieczną modernizację z wykorzystaniem Parallel Models, budując nowy model obok istniejącego, porównując ich wyniki i stopniowo przenosząc odpowiedzialność.
• Wspierać migrację danych narzędziami AI, odkrywając ukrytą semantykę danych historycznych, projektując transformacje i weryfikując ich poprawność.

Dla kogo jest to szkolenie?

Szkolenie skierowane jest do programistów, senior developerów, tech leadów oraz architektów oprogramowania, którzy pracują z istniejącymi systemami i odpowiadają za ich utrzymanie, rozwój lub modernizację. Szczególnie skorzystają z niego osoby, które:

• Pracują z dużymi, wieloletnimi bazami kodu o ograniczonej dokumentacji.
• Muszą rozwijać funkcjonalności w systemach o wysokim stopniu złożoności i licznych zależnościach.
• Planują refaktoryzację, modernizację architektury lub stopniowe zastępowanie starszych komponentów.
• Chcą wykorzystywać narzędzia AI do głębszej analizy i zrozumienia oprogramowania, a nie tylko do generowania kodu.
• Odpowiadają za bezpieczeństwo zmian w systemach krytycznych dla działania organizacji.

Efekt szkolenia

Po szkoleniu będziesz dysponować uporządkowanym podejściem do pracy z legacy wspieranym przez AI: od odkrywania i dokumentowania wiedzy o systemie, przez rozpoznawanie jego rzeczywistych modeli i zachowań, aż po projektowanie i weryfikowanie bezpiecznej transformacji.

Zamiast traktować istniejący kod jako zbiór klas i metod wymagających kolejnych poprawek, nauczysz się analizować go jako reprezentację ukrytych reguł, decyzji i problemów, które można zrozumieć, zweryfikować i często rozwiązać w lepszy sposób.

To szkolenie pokazuje, jak wykorzystać AI, aby modernizacja legacy przestała polegać na zgadywaniu intencji poprzednich autorów i stała się kontrolowanym procesem odkrywania, modelowania i ewolucyjnego doskonalenia systemu.