Anthropic工程师使用Claude Code在一个月内迁移了10个代码包，包括将Bun的百万行Zig代码迁移到Rust（两周完成，内存占用降低91%）以及将Python迁移到TypeScript（一个周末完成16.5万行）。核心方法论是“修流程而非代码”，通过六步迁移法：规则手册、压力测试、全量翻译、编译、运行、行为对齐，并配合对抗式审查和机械化验证，显著降低了迁移成本和时间。

代码迁移项目变得更加高效。Anthropic的开发者利用Claude Fable 5和Claude Opus 4.8成功将多个代码包迁移到新语言。Jarred Sumner在两周内将Bun从Zig迁移到Rust，生成了百万行代码，且测试全部通过。Mike Krieger在周末将165,000行Python代码迁移到TypeScript。AI的应用加速了代码迁移过程，提升了安全性，降低了项目风险。

Cognition公司开发的自主AI软件工程师Devin于2024年初问世，专注于代码迁移和修复bug。Claude Fable 5模型提升了Devin的任务持续时间和自我调试能力，使其能够独立处理复杂问题。Alberti预测未来90%的工程任务将由主动AI代理完成，从而提高工程团队的效率。

Bun项目在11天内将50万行代码从Zig重写为Rust，显著提升了稳定性和性能，内存泄漏归零，体积缩小20%。这一过程利用AI工具，节省了大量人力成本，展示了软件工程的新常态。

最近的研讨会讨论了代理编程的未来，重点在于使用大型语言模型（LLM）进行代码迁移的重要性，以及理解用户需求。金融行业的参与者指出，复杂的监管环境给软件开发带来了挑战。会议还探讨了通过配对编程培养初级开发者的判断力，以及在软件设计中利用LLM的潜力。整体上，会议分析了技术进步对软件开发的影响及其带来的机遇与挑战。

Simon Willison利用Codex CLI和GPT-5.2将JustHTML从Python迁移到纯JS，完成了9000行代码和43次提交。通过设计规范和自动测试，AI高效地进行代码转换和修正，展示了其在编程语言翻译中的优势。

MongoDB的现代化平台（AMP）利用AI技术加速传统应用转型，解决企业数字化转型中的数据库复杂性问题。AMP提供有效方法，提高代码迁移速度，降低技术债务风险，帮助企业快速适应未来机遇。

Bahmni开源医院管理系统正在进行现代化改造，计划将前端从AngularJS迁移到React + TypeScript，并采用HL7 FHIR API。通过模型上下文协议（MCP）和结构化的工作流程，显著提升了代码迁移的效率和质量，初步结果显示代码质量和交付速度均有所改善，展示了MCP在遗留系统现代化中的潜力。

Wix在其CI/CD系统中成功整合了人工智能，利用AI的学习能力增强人类决策，帮助开发者独立解决问题，提高效率。同时，Wix开发了自动迁移系统，缩短了代码迁移时间，提升了代码质量，使CI/CD过程更加稳定、可预测和用户友好。

Allegro结合GitHub的Dependabot和OpenRewrite项目，开发了自动化代码迁移解决方案，简化了跨多个代码库的迁移过程，解决了开发者的信任问题，支持快速迁移和审计，提升效率，减少人为错误。尽管初期开发者对自动化持怀疑态度，但团队通过改进测试覆盖率逐步克服挑战，并计划开源该解决方案。

Moderne的OpenRewrite平台简化了Java项目的升级过程，如从Java 17或Spring Boot 2升级到Spring Boot 3。用户可以导入自定义配方，运行Gradle任务，逐步修改代码并跟踪迁移进度。

亚马逊Q与GitLab的集成为开发者提供生成式AI功能，支持特性开发、代码升级和审查。开发者可通过/q命令与AI互动，AI分析请求并提供定制化响应，提升生产力。该集成简化了Java 8或11到Java 17的迁移，自动生成迁移计划和合并请求，确保代码质量。

Reddit在迁移2000个Git仓库时面临技术复杂性和运营中断的挑战。代码迁移对现代化系统至关重要，但需解决数据兼容性和依赖管理等问题。AI工具可简化迁移过程，自动化任务、减少错误，提高效率，助力企业顺利过渡。

Monzo的微服务平台由2800多个服务组成，通过规划和自动化进行大规模代码迁移。中央团队负责管理迁移，确保一致性和避免延误。公司使用Go语言和单一代码库，通过库包装器实现库之间的切换。迁移前，团队会在Slack或架构评审会上提出建议，并结合自动和手动更新进行代码迁移。

本文讨论了在开源项目中进行代码迁移的挑战，特别是使用工具copybara来同步内部和外部代码。文章分析了copybara的优缺点，提供了具体的代码行和文件处理示例，并探讨了处理外部PR的策略。最后，提出了一些最佳实践，以简化代码裁剪过程并减少潜在问题。

TensorFlow 2.0于2019年发布，主要改进包括引入Eager Execution，简化模型构建，移除tf.placeholder和tf.layers，转而使用tf.keras。Eager Execution允许即时计算，降低了入门难度，但对熟悉1.x版本的用户造成挑战。官方提供转换脚本以帮助迁移代码，但仍需重构。