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GitHub Copilot和AI代理如何拯救遗留系统
内容提要
在2025年，开发者面临现代化处理数百万ATM交易的COBOL主机系统的挑战。尽管COBOL仍在关键系统中使用，但开发者短缺。微软的Julia Kordick利用AI现代化COBOL系统，无需学习COBOL。她与领域专家合作，采用三步框架：代码准备、丰富和自动化，利用GitHub Copilot简化过程。AI增强了开发者的专业知识，使遗留系统现代化成为可能。
关键要点
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在2025年，开发者需要现代化处理数百万ATM交易的COBOL主机系统。
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COBOL仍在关键系统中使用，但开发者短缺，原始开发者正在退休。
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微软的Julia Kordick利用AI现代化COBOL系统，无需学习COBOL。
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Julia与领域专家合作，采用三步框架：代码准备、丰富和自动化。
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第一步：代码准备，使用GitHub Copilot提取业务逻辑并记录。
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第二步：丰富，添加上下文以帮助AI理解代码。
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第三步：自动化，构建自动化工作流以处理复杂性。
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Julia强调人类专家在验证过程中的重要性，完全自动化可能还需五年。
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AI驱动的方法改变了传统的技术债务处理方式，保持了知识产权的控制。
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开发者应从小处着手，识别问题遗留系统并使用AI工具进行分析。
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AI增强了开发者的专业知识，使遗留系统现代化成为可能。
延伸问答
如何利用AI现代化COBOL系统？
可以通过与领域专家合作，采用三步框架：代码准备、丰富和自动化，利用GitHub Copilot简化过程。
COBOL开发者短缺的原因是什么？
原始COBOL开发者正在退休，而COBOL仍在关键系统中广泛使用，导致开发者短缺。
GitHub Copilot在遗留系统现代化中起什么作用？
GitHub Copilot可以提取业务逻辑、记录代码并帮助分析和理解遗留系统的复杂性。
Julia Kordick在现代化COBOL系统中采用了什么方法？
Julia Kordick与领域专家合作，利用AI进行代码准备、丰富和自动化，简化现代化过程。
完全自动化COBOL系统现代化的时间预估是多少？
完全自动化可能还需五年时间，因每个COBOL代码库都是独特且复杂的。
如何开始现代化遗留系统？
可以从小处着手，识别一个问题遗留系统，使用GitHub Copilot分析单个文件并记录发现。
