Strategie refaktoryzacji

Przekształć legacy kod w nowoczesne, łatwe w utrzymaniu architektury ze strategiami refaktoryzacji wspomaganymi przez AI. Naucz się podejmować projekty wielkoskalowej refaktoryzacji, które tradycyjnie zajęłyby miesiące, w zaledwie dni lub tygodnie.

Rewolucja refaktoryzacji AI

Tradycyjne wyzwania refaktoryzacji:

Wysokie ryzyko zepsucia istniejącej funkcjonalności
Czasochłonne ręczne przekształcanie kodu
Trudność w utrzymaniu spójności w dużych bazach kodu
Strach przed dotykaniem “działającego” legacy kodu

Zalety refaktoryzacji wspomaganej przez AI:

Automatyczne rozpoznawanie wzorców w całych bazach kodu
Spójne transformacje bez błędów ludzkich
Bezpieczne zmiany przyrostowe z automatyczną weryfikacją
Głębokie zrozumienie relacji i zależności w kodzie

Wpływ: Ukończ projekty refaktoryzacji 5-10x szybciej z większą pewnością i mniejszą liczbą błędów.

Podstawowe wzorce refaktoryzacji

Migracja przyrostowa

Bezpieczna, krok po kroku transformacja kodu

Wykrywanie wzorców

AI identyfikuje możliwości refaktoryzacji

Automatyczne testowanie

Zapewnij zachowanie funkcjonalności

Ewolucja architektury

Modernizuj całe projekty systemów

Wzorzec 1: Protokół bezpiecznej refaktoryzacji

Strategia transformacji krok po kroku

Faza analizy

@folder src/

Przeanalizuj tę bazę kodu i zidentyfikuj:
1. Zapachy kodu i antywzorce
2. Zduplikowaną logikę którą można wyciągnąć
3. Przestarzałe wzorce wymagające modernizacji
4. Potencjalne zmiany łamiące
5. Ocena ryzyka dla każdej refaktoryzacji

Ocena pokrycia testami

// Poproś AI o ocenę pokrycia testami
@folder tests/
@file package.json

Oceń nasze pokrycie testami dla obszarów które chcemy refaktoryzować.
Zidentyfikuj:
- Które części nie mają testów
- Krytyczne ścieżki wymagające pokrycia testami
- Wygeneruj brakujące testy przed refaktoryzacją

Plan refaktoryzacji przyrostowej

Na podstawie analizy utwórz plan refaktoryzacji który:
1. Porządkuje zmiany od najniższego do najwyższego ryzyka
2. Grupuje powiązane zmiany razem
3. Identyfikuje zależności między refaktoryzacjami
4. Szacuje czas dla każdej fazy
5. Zawiera kroki weryfikacji

Wykonaj z weryfikacją

// Dla każdego kroku refaktoryzacji:
1. Utwórz gałąź funkcji
2. Zastosuj refaktoryzację
3. Uruchom wszystkie testy
4. Zweryfikuj niezmienione zachowanie
5. Commituj z opisową wiadomością

Przykład z rzeczywistego świata: Legacy do nowoczesnego React

// Oryginalny komponent klasowy
class UserProfile extends Component {
  state = { loading: true, user: null };

  componentDidMount() {
    this.loadUser();
  }

  loadUser = async () => {
    const user = await api.getUser(this.props.id);
    this.setState({ user, loading: false });
  }

  render() {
    // Złożona logika renderowania
  }
}

// Prompt refaktoryzacji AI:
@file components/UserProfile.js

Refaktoryzuj to do komponentu funkcyjnego z hookami:
1. Konwertuj klasę do funkcji
2. Zastąp state z useState
3. Zastąp lifecycle z useEffect
4. Zachowaj całą funkcjonalność
5. Dodaj odpowiednie typy TypeScript

// Po konwersji do funkcji
const UserProfile = ({ id }) => {
  const [loading, setLoading] = useState(true);
  const [user, setUser] = useState(null);

  useEffect(() => {
    // Logika ładowania
  }, [id]);

  // Logika renderowania
};

// Prompt refaktoryzacji AI:
Wyciągnij logikę pobierania danych do niestandardowego hooka o nazwie useUser.
Ten wzorzec pojawia się w 15 innych komponentach - przygotuj do ponownego użycia.

// Po wyciągnieciu niestandardowego hooka
const UserProfile = ({ id }) => {
  const { user, loading } = useUser(id);
  // Logika renderowania
};

// Prompt refaktoryzacji AI:
Zidentyfikuj wszystkie komponenty używające danych użytkownika i refaktoryzuj do użycia
React Context lub Zustand do scentralizowanego zarządzania stanem.
Zachowaj to samo API ale wyeliminuj prop drilling.

Wzorzec 2: Modernizator architektury

Transformacja monolitów do mikrousług

## Zapytanie analizy monolitu

@folder src/
@file package.json

Przeanalizuj tę monolityczną aplikację i zasugeruj jak podzielić ją na mikrousługi:

1. Zidentyfikuj ograniczone konteksty
2. Znajdź granice usług
3. Wykryj współdzielone zależności
4. Zasugeruj kontrakty API między usługami
5. Utwórz strategię migracji

Skup się na:
- Zarządzanie użytkownikami
- Przetwarzanie zamówień
- Zarządzanie inwentarzem
- Raportowanie

Plan migracji wygenerowany przez AI

services:
  - name: user-service
    responsibilities:
      - Uwierzytelnianie
      - Profile użytkowników
      - Uprawnienia
    dependencies:
      - Shared: database, cache
    api_endpoints:
      - POST /auth/login
      - GET /users/:id
      - PUT /users/:id

  - name: order-service
    responsibilities:
      - Tworzenie zamówień
      - Przetwarzanie zamówień
      - Integracja płatności
    dependencies:
      - user-service: dla auth
      - inventory-service: dla stanu

migration_phases:
  phase1:
    - Wyciągnij usługę użytkowników
    - Implementuj API gateway
    - Dodaj service discovery

  phase2:
    - Wyciągnij usługę zamówień
    - Implementuj magistralę zdarzeń
    - Dodaj śledzenie rozproszone

Wzorzec 3: Refaktor bazy danych

Modernizacja schematów bazy danych

Analiza schematu

-- Poproś AI o analizę schematu
@file schema.sql
@folder migrations/

Przeanalizuj ten schemat bazy danych i zidentyfikuj:
1. Problemy z normalizacją
2. Brakujące indeksy
3. Nieefektywne typy danych
4. Potencjalne wąskie gardła wydajności
5. Podatności bezpieczeństwa

Wygeneruj strategię migracji

// AI tworzy bezpieczny plan migracji
const migrationPlan = {
  phase1: {
    description: "Dodaj brakujące indeksy",
    migrations: [
      "CREATE INDEX idx_user_email ON users(email);",
      "CREATE INDEX idx_order_user_date ON orders(user_id, created_at);"
    ],
    rollback: [
      "DROP INDEX idx_user_email;",
      "DROP INDEX idx_order_user_date;"
    ],
    risk: "low",
    downtime: "zero"
  },

  phase2: {
    description: "Normalizuj adresy użytkowników",
    migrations: [
      // Utwórz nowe tabele
      // Migruj dane
      // Zaktualizuj klucze obce
    ],
    risk: "medium",
    downtime: "minimalne z odpowiednią strategią"
  }
};

Implementuj z zerowym przestojem

// AI generuje kod migracji bez przestoju
async function migrateWithoutDowntime() {
  // 1. Utwórz nową strukturę obok starej
  await createNewTables();

  // 2. Ustaw triggery do synchronizacji danych
  await createSyncTriggers();

  // 3. Backfill danych historycznych
  await backfillData();

  // 4. Przełącz aplikację na nowy schemat
  await switchToNewSchema();

  // 5. Oczyść starą strukturę
  await cleanupOldSchema();
}

Wzorzec 4: Modernizator zależności

Aktualizacja wersji frameworków

// Kompleksowa aktualizacja frameworka
/**
 * @cursor Aktualizuj naszą aplikację z:
 * - React 16 → React 18
 * - Webpack 4 → Webpack 5
 * - Node 12 → Node 18
 *
 * Kroki:
 * 1. Zidentifikuj wszystkie zmiany łamiące
 * 2. Zaktualizuj zależności package.json
 * 3. Napraw wszystkie ostrzeżenia deprecacji
 * 4. Zaktualizuj pliki konfiguracyjne
 * 5. Refaktoryzuj niekompatybilne wzorce kodu
 * 6. Upewnij się, że wszystkie testy przechodzą
 */

// AI generuje szczegółowy plan aktualizacji z:
// - Rozwiązywaniem konfliktów zależności
// - Aktualizacjami wzorców kodu
// - Migracjami konfiguracji
// - Optymalizacjami wydajności

Wzorzec 5: Refaktor wydajności

Optymalizacja pod kątem prędkości i skali

Wydajność frontendowa
Wydajność backendowa

// Analizuj i optymalizuj wydajność React
/**
 * @cursor Przeanalizuj komponenty React pod kątem problemów z wydajnością:
 *
 * 1. Zidentyfikuj niepotrzebne re-rendery
 * 2. Znajdź możliwości memoizacji które zostały pominięte
 * 3. Wykryj duże rozmiary bundli
 * 4. Optymalizuj ładowanie obrazów
 * 5. Implementuj code splitting
 *
 * Dla każdego znalezionego problemu podaj:
 * - Pomiar obecnego wpływu
 * - Konkretną poprawkę z kodem
 * - Oczekiwaną poprawę
 */

// AI identyfikuje i naprawia:
// - Komponenty bez React.memo
// - Drogie obliczenia bez useMemo
// - Duże komponenty które powinny być lazy loaded
// - Nieoptymalizowane obrazy i zasoby

// Optymalizuj wydajność API
/**
 * @cursor Przeanalizuj i optymalizuj nasze API:
 *
 * 1. Zidentyfikuj problemy zapytań N+1
 * 2. Znajdź brakujące indeksy bazy danych
 * 3. Wykryj nieefektywne algorytmy
 * 4. Optymalizuj serializację danych
 * 5. Implementuj strategie cachowania
 *
 * Cel: 50% redukcja czasu odpowiedzi
 */

// AI zapewnia:
// - Optymalizację zapytań z joinami
// - Implementację warstwy cachowania
// - Ulepszenia algorytmów
// - Możliwości przetwarzania równoległego

Zaawansowane techniki refaktoryzacji

Technika 1: Wzorzec Strangler Fig

// Stopniowo zastąp legacy system
/**
 * @cursor Implementuj wzorzec strangler fig dla naszego legacy systemu płatności:
 *
 * Obecny: Monolityczna klasa PaymentProcessor (5000+ linii)
 * Docelowy: Architektura mikrousług
 *
 * Utwórz:
 * 1. Nowy interfejs PaymentGateway
 * 2. Proxy które routuje do starej/nowej implementacji
 * 3. Feature flagi dla stopniowego rollout
 * 4. Monitoring dla obu systemów
 * 5. Plan stopniowej migracji
 */

class PaymentProxy {
  async processPayment(payment) {
    if (featureFlag.useNewPaymentSystem(payment.userId)) {
      return await this.newPaymentService.process(payment);
    }
    return await this.legacyProcessor.process(payment);
  }
}

Technika 2: Branch by Abstraction

// Refaktoryzuj bez gałęzi funkcji
/**
 * @cursor Implementuj branch by abstraction dla migracji bazy danych:
 *
 * Obecny: Bezpośrednie wywołania MongoDB w całej bazie kodu
 * Docelowy: Abstrakcyjny wzorzec repository
 *
 * Kroki:
 * 1. Utwórz warstwę abstrakcji
 * 2. Implementuj dla obecnej bazy danych
 * 3. Stopniowo przenoś wszystkie wywołania do abstrakcji
 * 4. Implementuj nową bazę danych za tym samym interfejsem
 * 5. Przełącz z zmianą konfiguracji
 */

// AI tworzy warstwę abstrakcji umożliwiającą płynną migrację

Technika 3: Parallel Run

// Weryfikuj refaktoryzację z równoległym wykonaniem
/**
 * @cursor Utwórz weryfikację parallel run:
 *
 * 1. Uruchom starą i nową implementację równolegle
 * 2. Porównaj wyniki
 * 3. Loguj wszelkie rozbieżności
 * 4. Buduj pewność przed przełączeniem
 * 5. Stopniowy rollout na podstawie wskaźnika sukcesu
 */

async function parallelRun(input) {
  const [oldResult, newResult] = await Promise.all([
    oldImplementation(input),
    newImplementation(input)
  ]);

  if (!deepEqual(oldResult, newResult)) {
    logger.warn('Wykryto rozbieżność', {
      input,
      oldResult,
      newResult,
      diff: generateDiff(oldResult, newResult)
    });
  }

  // Zwróć stary wynik podczas monitorowania nowego
  return oldResult;
}

Narzędzia automatyzacji refaktoryzacji

Skrypt automatycznej refaktoryzacji

#!/bin/bash
echo "🔄 Rozpoczynam asystenta refaktoryzacji wspomaganego przez AI"

# Krok 1: Analizuj bazę kodu
echo "📊 Analizuję bazę kodu pod kątem możliwości refaktoryzacji..."
cursor analyze \
  --patterns "code-smells,outdated-patterns,performance" \
  --output analysis.md

# Krok 2: Wygeneruj plan refaktoryzacji
echo "📋 Tworzę plan refaktoryzacji..."
cursor plan \
  --input analysis.md \
  --risk-assessment \
  --time-estimates \
  --output refactoring-plan.md

# Krok 3: Utwórz raport pokrycia testami
echo "🧪 Sprawdzam pokrycie testami..."
npm test -- --coverage
cursor enhance-tests \
  --coverage-report coverage/lcov.info \
  --min-coverage 80

# Krok 4: Wykonaj refaktoryzację
echo "🚀 Wykonuję plan refaktoryzacji..."
cursor refactor \
  --plan refactoring-plan.md \
  --verify-tests \
  --incremental \
  --create-prs

echo "✅ Refaktoryzacja zakończona!"

Mierzenie sukcesu refaktoryzacji

Metryka	Przed	Po	Poprawa
Złożoność kodu	85	45	47% prostszy
Pokrycie testami	45%	85%	89% wzrost
Czas budowania	12 min	4 min	67% szybszy
Rozmiar bundle	2.5 MB	1.1 MB	56% mniejszy
Wynik długu technicznego	Wysoki	Niski	80% redukcja

Najlepsze praktyki refaktoryzacji

Częste pułapki refaktoryzacji

Listy kontrolne refaktoryzacji

Lista przed-refaktoryzacją

Jasno zdefiniowany cel
Adekwatne pokrycie testami (>70%)
Zmierzony baseline wydajności
Zespół poinformowany i zgrany
Przygotowany plan rollback

Lista podczas refaktoryzacji

Przestrzeganie podejścia przyrostowego
Testy przechodzą po każdej zmianie
Commity są atomowe i opisowe
Wydajność monitorowana
Dokumentacja aktualizowana

Lista po-refaktoryzacji

Następne kroki

Opanuj strategie refaktoryzacji aby:

Wydajnie modernizować legacy bazy kodu
Systematycznie redukować dług techniczny
Poprawić łatwość utrzymania kodu
Umożliwić rozwój nowych funkcji

Kontynuuj z:

Wzorce testowania - Zapewnij bezpieczeństwo podczas refaktoryzacji
Przepływy recenzji - Skutecznie recenzuj refaktoryzację
Oszczędności czasu - Więcej technik produktywności

Pamiętaj: Najlepsza refaktoryzacja jest niewidoczna dla użytkowników ale transformacyjna dla developerów. Użyj AI do obsługi mechanicznych części, abyś mógł skupić się na decyzjach architektonicznych.