Jak refaktoryzować kod z AI a czego unikać. Jakie niesie to z sobą skutki

Описание: Jak to robić (Instruktaż i Narzędzia)
„Jak używać AI do refaktoryzacji kodu legacy”

„Najlepsze prompty do refaktoryzacji kodu w ChatGPT/Claude”

„Cursor AI vs GitHub Copilot do czyszczenia kodu”

„Automatyczna refaktoryzacja kodu Java/Python z AI”

„Jak zrefaktoryzować duże pliki za pomocą LLM”

2. Czego unikać (Zagrożenia i Pułapki)
„Zagrożenia związane z refaktoryzacją kodu przez AI”

„Dlaczego AI psuje logikę biznesową podczas refaktoryzacji”

„Wyciek danych poufnych do AI podczas analizy kodu”

„Halucynacje AI w refaktoryzacji – jak wykryć”

„AI refactoring błędy bezpieczeństwa (security vulnerabilities)”

3. Skutki i Wpływ na Projekt
„Wpływ AI na dług techniczny w projekcie”

„Czy warto ufać AI w testowaniu zrefaktoryzowanego kodu”

„Produktywność programisty a AI refactoring – statystyki”

„Refaktoryzacja AI a zasady SOLID/DRY”

🛠️ Najlepsze praktyki (Co robić?)
Z analizy trendów wynika, że najskuteczniejsza refaktoryzacja opiera się na podejściu hybrydowym.

Dzielenie na małe fragmenty: Zamiast wrzucać 1000 linii kodu, użytkownicy szukają metod na refaktoryzację pojedynczych funkcji (tzw. small PRs).

Context-first: Najpierw daj AI kontekst architektury, a dopiero potem proś o zmiany.

Zasada „Lock behavior”: Najpierw napisz testy (lub poproś AI o ich wygenerowanie), upewnij się, że przechodzą, a dopiero potem zmieniaj strukturę.

⚠️ Czego unikać (Czerwone flagi)
Wyszukiwania sugerują, że najwięcej problemów sprawiają:

Bezmyślne kopiowanie: Akceptowanie zmian bez zrozumienia, co AI właściwie zmieniło w logice.

Ignorowanie bezpieczeństwa: Wysyłanie kluczy API, haseł lub poufnej logiki biznesowej do modeli chmurowych.

Nadmierna wiara w optymalizację: AI często proponuje „ładniejszy” kod, który jednak działa znacznie wolniej lub zużywa więcej pamięci (szczególnie w zapytaniach SQL).