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对“上百万行”级行业代码做AI解读，目前业界已沉淀出一套“分层-增量-闭环”的落地套路，可直接套用到银行、电信、能源等存量系统。下面按“准备→宏观→微观→治理→持续迭代”5步给出可复制的工程方案，并标注可落地的商业大模型/工具。

1. 准备阶段：让大模型“读得动”海量代码

2. 宏观鸟瞰：30分钟看清百万行架构

1. 架构总览
   直接把仓库根目录ZIP丢给Cursor/通义灵码，输入提示：

   角色：资深架构师 任务：①用Mermaid画出模块依赖图；②标出3条最关键的主业务流程；③列出可独立替换的“高内聚低耦合”子系统。 输出格式：先图后表，控制在2页A4内。

   10万行Java/Spring项目实测约90秒可出图 。

2. 关键链路追踪
   对上一步得到的main入口，继续追问：

   以trace形式给出“订单同步”完整调用链，要求跨文件、跨模块，用序号标明必经的8个检查点。

   模型会自动把分散在20+文件的调用串起来，省去人工“全局搜索”。

3. 微观深潜：让大模型当“第二双眼睛”

4. 治理沉淀：把“模型口水”变成企业资产

1. 规则反向固化
   让模型把发现的坏味道/漏洞转成Checkstyle/PMD规则，Prompt：

   将上述问题抽象为一条XPath规则，符合该规则的代码即视为“未做空指针防护”，输出可直接放入PMD xml。

   腾讯用此法2周生成120条自定义规则，误报率<5% 。

2. 业务知识图谱
   把每次解读得到的“业务-函数”映射写入Neo4j，节点=业务概念，边=“实现于→函数”。
   3个月后即可用图谱问答：
   “额度冻结”在哪几个模块实现？
   图谱秒回，无需再调大模型。

5. 持续迭代：人-机协同的“飞轮”

1. 大小模型混部
   高频简单任务（补注释、变量命名）用本地6B小模型（CodeLlama-6B+LoRA），成本≈0；
   低频复杂任务（跨10+文件流程还原）再调GPT-4o/Claude，整体API费用可降70% 。

2. 反馈闭环
   把人工Review结果按“对错”打标，每周回流500条样本做SFT，4周后模型在内部测试集准确率由78%→89%。

可直接落地的工具清单（2026 Q1验证）

落地节奏建议

1. Week 1-2：选1个10万行左右的子系统做PoC，验证“宏观图→微观解释→规则导出”全链路。
2. Week 3-4：把产出规则接入CI，观察增量代码扫描误报率<10%即可扩大范围。
3. Month 2：横向复制到其余模块，同步启动“小模型+知识图谱”混部，API成本降到原先30%。
4. Month 3：建立“模型输出→人工复核→标注回流”闭环，实现业务知识自增长。

只要按上述模板推进，无需从头训大模型，也能在季度内把“上百万行祖传代码”变成可阅读、可治理、可演进的活文档。