本系列嘗試一套以 Java 撰寫、無版本控制、文件斷裂的遺留占星軟體Moira為對象,透過 GenAI 協作方式進行 Python 重構。專案結合 Claude Code CLI 與我自行設計的 AI Agent Framework,探索人機共構在真實遺留系統中如何運作。文章將逐步揭露從系統解析、資料模型轉換、邏輯還原、程式模組重建,到錯誤修正與決策紀錄的完整歷程。期待在實作中驗證 AI 的介入價值,並建立一套適用於未來工程師的 GenAI 重構流程。
在這個專案中,我將與實際使用七政四餘星盤的占星學家合作,由占星學家提供業務需求與驗證結果,協助我理解占星邏輯與資料結構。 值得一提的是,我本人並不具備天文學或占...
本日任務聚焦於 Moira 占星系統的核心資料結構 —— ChartData 類別。 這個類別在 Java 中負責儲存星盤中所有天體、節氣、宮位與曆法相關資料,...
本日任務聚焦於 Moira 占星系統的核心計算引擎實作,特別是中國占星學中的關鍵虛星 —— 紫炁計算系統。 紫炁作為七政四餘中的「四餘」之一,其 28 年週期的...
進入開發第 4 天,Moira 專案從第一階段核心功能實作階段完成,轉向原始 Java 程式深度分析與技術規劃階段。透過對 Java 遺留系統的全面探勘與跨語言...
進入第 5 天的開發,Moira 專案進入從「功能導向」轉向「效率導向」的關鍵節奏點。我們聚焦於三個工程瓶頸進行根本性重構,並同步優化開發工具鏈與測試框架,顯著...
Moira 占星系統在經歷五日的快速功能構築後,進入了架構穩定化與可持續開發階段。第六日,我們完成了 AI治理框架(AI Governance Framewor...
今天是 Moira 占星系統重構專案的第七天,我們進入一個關鍵里程碑:恆星盤系統的初版實作完成,並同步進行了 FastAPI 架構的現代化重構與技術債務清理。這...