AI 代码重构指用大模型改善既有代码结构的技术：命名优化、模块拆分、性能改进，服务代码质量与可维护性提升。
AI Glossary
AI 代码重构指用大模型改善既有代码结构的技术：命名优化、模块拆分、性能改进。它把「能跑的代码」变成「好维护的代码」。
命名优化：语义清晰。
模块拆分：职责单一。
重复消除：逻辑收敛。
性能改进：效率提升。
Copilot、Cursor、通义灵码 等。
各类 AI 编程助手。
存量改造：老项目优化。
技术债清理：坏味道修复。
规范落地：风格统一。
性能调优：热点优化。
一是「质量」：可维护性。
二是「速度」：批量处理。
三是「学习」：最佳实践。
一是「行为」：重构破坏功能。
二是「规模」：大仓难全改。
三是「依赖」：跨模块风险。
四是「审阅」：仍需人工。
测试护航：先补单测。
小步重构：渐进改动。
差异评审：逐块确认。
回滚预案：随时可退。
AI 代码重构让代码库持续变好：结构优化，质量提升。理解它的价值（质量与速度）与边界（行为风险与审阅成本），才能用好：测试护航、小步重构。对工程团队，重构 AI 是技术债清道夫，正确姿势是「AI 提案、人工把关」。
