本人所在金融公司，核心业务系统已运营十余年，属于典型存量老系统 —— 无完整技术文档、代码无注释、模块耦合度高、依赖老旧技术栈，新增业务需求开发周期长、上线风险大；同时核心人员更迭，系统知识断层明显。行业层面，金融业务对系统连续性和数据安全要求极高，改造过程不允许业务中断，任何迁移失误都可能造成重大影响。立项目的：引入 AI 编码工具与大模型能力，对存量系统进行全量逆向梳理与现代化重构 —— 用 AI 大幅缩短代码梳理与开发周期，通过分层解耦、金融级灰度切换和数据库分批迁移实现业务无感知改造，在保障稳定性的前提下完成系统迭代，并同步沉淀团队 AI 全栈工程能力。
1、项目具备以下核心功能模块：①AI 代码解析与文档生成：利用大模型逆向解析无注释代码，自动生成全套 ER 图、时序图及接口文档；②存量业务服务层：按业务域完成分层解耦，核心业务能力完整迁移，保持对外接口兼容；③数据迁移与灰度发布：设计金融级灰度切换方案，实现亿级存量业务数据分批迁移、业务全程无中断；④工程化支撑：落地团队 AI 编码规范与 AI 生成代码审核流程，保障代码质量；⑤项目管理与风险管控：建立每日站会、需求评审、周进度复盘、风险专项会及全周期进度跟踪台账；⑥团队培养体系：搭建 AI 全栈分层培养路径与实战化培训内容，组织每周技术分享。
2、主要功能描述：以 AI 赋能存量系统全流程重构为主线，覆盖 "代码梳理 — 架构解耦 — 数据迁移 — 灰度上线 — 团队转型" 全链路，实现老旧系统现代化迭代与团队技术能力升级的双重目标，重构全程无线上故障，满足金融业务稳定运营要求。
1、我担任技术负责人，负责的具体任务：①AI 工具选型与规范：完成 Codex、Qoder、Trae 等 AI 编码工具多维度对比选型，制定团队 AI 编码规范与 AI 生成代码审核流程；②逆向梳理方案：主导利用大模型逆向解析无注释代码、生成全套 ER 图 / 时序图 / 接口文档，落地存量系统分层解耦；③迁移方案：设计金融级灰度切换方案，落地数据库分批迁移，亿级存量业务数据迁移零故障；④团队建设：搭建 AI 全栈分层培养体系，半年培养 5 名可独立全栈开发的工程师；⑤项目管控：建立标准化会议体系与进度台账，前置识别技术、人员及需求变更风险。
2、技术栈：Java、Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、MyBatis Plus、MySQL、Oracle、MongoDB、Redis、RocketMQ、Nacos、Nginx；AI 工具：Qoder、Codex、Trae、Claude Code。亮点与难点：十余年无文档代码全量逆向、开发效率提升 60%、2 个千万级金融存量项目按期上线、需求交付延期率降至 0、迁移全程零故障。
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