主要观点：Fred Brooks 认为提升软件开发生产力需解决软件工程的本质复杂性，如今的 AI 工具仅解决软件工程的偶然复杂性。本文分享了大型语言模型（LLM）在软件概念构建方面的经验和见解，尤其在遗留系统现代化中，通过代码追踪、可视化上下文、恢复业务需求等设计阶段干预措施，利用 LLM 提高现代化效率，还探讨了 AI 代码聊天的相关应用，最后指出结合静态分析和 AI 总结的方法对软件现代化有益。
关键信息：

• [No Silver Bullet]中 Brooks 观点及与当前 AI 工具的对比。
• 遗留系统现代化中的概念恢复问题及困难。
• AI 干预在软件现代化设计阶段的目标及挑战。
• 包括代码追踪、可视化、恢复业务需求等具体干预措施及效果。
• AI 代码聊天的各项任务及实验情况。
  重要细节：
• 代码追踪通过选择起始点和停止准则遍历抽象语法树获取相关上下文，评估了多种工具并基于 Roslyn 编译器 API 构建，还比较了 markdown 格式和 AST 格式的代码上下文。
• 可视化通过创建导出功能将代码和数据库上下文序列化为 PlantUML 格式的图表，其标记对 LLM 有帮助。
• 恢复业务需求时采用迭代提示策略，根据不同现代化需求定制输出。
• AI 代码聊天中结合两个 BRD 采用迭代提示技术，寻找相关上下文的方法存在缺点，目标查询采用迭代查询或向量数据库索引。