——从“看不懂”到“看明白”的实战指南
系列导读：这是《老项目如何引入文档驱动》系列的第 2 篇。上一篇我们聊了为什么老项目需要文档驱动，这一篇开始动手——如何用 AI 快速理解那些“看不懂”的遗留代码。
周五下午的噩梦（续）
还记得上一篇提到的场景吗？
周五下午 5 点，产品经理突然说：“支付功能要支持花呗分期，下周上线。”
你打开代码，支付模块有 15,000 行代码，核心处理逻辑分散在 8 个文件里，上次改这块的人已经离职了。
你打开代码，支付模块有 15,000 行代码，核心处理逻辑分散在 8 个文件里，上次改这块的人已经离职了。
传统做法是什么？
花一整个周末，对着代码一行行看，画流程图，猜测每个方法的作用。运气好的话，周一早上能大概搞明白；运气不好，可能还是云里雾里。
但现在，你有了 AI。
能不能让 AI 帮你快速理解这堆代码？
答案是：能，但有前提。
这篇文章就是告诉你：如何用 AI 理解遗留代码，以及——更重要的——如何避开 AI 的坑。
一、传统方法 vs AI 辅助：一个真实对比
让我们用一个真实案例来对比。
传统方法：小李的周末
小李是我们团队的一名高级工程师，负责维护一个运行了 3 年的电商平台的支付模块。
任务：理解支付回调处理逻辑，为新增花呗分期做准备。
第 1 天（周六）:
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上午：找到入口方法
handlePaymentCallback()，发现它调用了 6 个其他方法 -
中午：画了一张流程图，但还有 3 个分支逻辑不确定
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下午：翻 Git 历史，看了 50 次提交记录，找到一些线索
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晚上：问了之前的同事，但他也记不太清了