告别屎山代码：如何利用 Cursor + DeepSeek 重构遗留系统的实战指南
摘要：
每一个软件工程师的噩梦，都是接手前任留下的“屎山代码”（Spaghetti Code）：零注释、2000行的上帝函数、变量名全是 a, b, c。传统的重构需要极其小心翼翼，且耗时巨大。本文将演示一套“AI Native 重构工作流”：利用 Cursor 的全库索引能力（@Codebase），结合国产最强开源代码模型 DeepSeek-Coder V2，实现从代码理解、防御性测试到交互式重构的全自动化闭环。
01. 痛点：当你面对一个“不敢动”的遗留系统
你接手了一个 Python 老项目，其中有一个 legacy_processor.py 文件，你以为没招了，其实有的兄弟有的，来跟着我的步伐走起来！
● 复杂度爆炸： 核心逻辑全堆在一个 process() 函数里，大量的 if-else 嵌套层级超过 5 层。
● 无文档： 你不知道第 80 行的 magic_num = 0.75 到底代表什么。
● 无测试： 不敢改，怕改了一个变量，线上的计费系统就崩了。
AI 解法： 我们不能只把代码当文本处理，我们要用 IDE (Cursor) 做手术台，用 LLM (DeepSeek) 做手术刀。
02. 环境准备：Cursor + DeepSeek
为什么选这个组合？
● Cursor： 目前体验最好的 AI IDE，支持 Composer（多文件编辑）和 Codebase Indexing（全库索引）。
● DeepSeek-Coder： 在代码逻辑和数学推理上媲美 GPT-4，但 API 成本极低，且处理长上下文能力极强。
配置 Check：
1. 下载 Cursor。
2. 在 Settings -> Models 中，添加 DeepSeek API Key。
3. 将模型切换为 deepseek-coder。
03. Step 1: 上帝视角 —— 利用 @Codebase 理解业务逻辑
不要只把代码粘贴给 AI，它没有上下文。你需要让 AI 读懂整个仓库。
实操动作： 打开 Cursor Chat (Cmd + L)，输入以下指令。
理解 Prompt：
@Codebase 请分析 legacy_processor.py 中的 complex_calculation 函数。
1. 用流程图的逻辑解释它的业务意图，不要逐行翻译代码。
2. 扫描全库，指出该函数依赖了哪些外部模块（如 config.py 或 数据库 Schema）？
3. 解释第 50-55 行的计算逻辑，这里的常数可能代表什么业务含义？
AI 输出解析：
DeepSeek 会告诉你：“这个函数实际上是在计算用户的信用风险评分。它依赖了 db_models.py 中的 User 表。那个 0.75 是高风险用户的判定阈值。” —— 瞬间，黑盒变成了白盒。
04. Step 2: 建立安全网 —— 自动生成防御性测试 (TDD)
在重构之前，必须先有测试。这是重构的第一原则。
实操动作： 选中目标函数，按下 Cmd + K (行内指令)。
测试 Prompt：
"为选中的这个函数编写 pytest 测试用例，保存到 tests/test_legacy.py。
要求：
1. 覆盖率： 必须覆盖正常路径、异常路径和边界值（Edge Cases）。
2. Mocking： 使用 unittest.mock 模拟数据库连接，不要产生真实的 DB IO。
3. 参数化： 使用 @pytest.mark.parametrize 测试多组输入数据（如空列表、None、负数）。"
DeepSeek 的魔法：
它会自动生成一个包含 5-10 个 test cases 的文件。你运行 pytest，全绿通过。现在你有了一张安全网，可以大胆动刀了。
05. Step 3: 外科手术 —— 使用 Composer 交互式重构
现在开始拆解屎山。我们将使用 Cursor 的核武器：Composer (Cmd + I)。它可以同时修改多个文件。
实操动作： 打开 Composer，输入重构指令。
重构 Prompt：
"重构 legacy_processor.py。
重构策略：
1. 提取函数（Extract Method）： 将数据验证、核心计算、结果存储拆分为三个独立的子函数。
2. 类型提示（Type Hinting）： 为所有参数和返回值添加 Python 类型注解（Type Hints）。
3. 变量重命名： 将 l 改为 user_list，r 改为 risk_score，使其符合 PEP8 规范。
4. Docstring： 为每个新函数添加 Google Style 的文档注释。
注意： 保持对外接口签名不变，确保通过刚才生成的测试。"
Composer 的演示：
你会看到 Cursor 像一个幽灵程序员一样，实时删除旧代码，并在屏幕上“打字”写出漂亮的新代码。
重构完成后，你再次运行 pytest —— Passed。
06. 深度：AI 重构的边界与思考
虽然 DeepSeek + Cursor 很强，但作为工程师，我们需要保持清醒：
1. 业务上下文的隐性知识： AI 看不到你们公司的飞书 Wiki，不知道某些奇怪的 if user_id == 8888 可能是给老板留的后门。人工 Code Review 必不可少。
2. 幻觉风险： 偶尔 AI 会引用不存在的库函数（尤其是在处理非常冷门的第三方库时）。
3. 数据隐私： 虽然 Cursor 有隐私模式，但在处理核心机密算法时，建议使用本地模型或私有化部署方案。
07. 总结
软件工程师的职业护城河，正在从“手写代码的熟练度”转移到“代码架构的设计力”和“AI 工具的驾驭力”。
通过 Cursor + DeepSeek，我们将重构遗留系统的时间从 1 周缩短到了 2 小时。
这不是偷懒，这是为了让我们腾出时间，去解决更具创造性的难题。
