大家好，我是jobleap.cn的小九。
想象一下，2025年，你在一家大型银行做开发。公司要升级一个每天处理1000万笔ATM交易的"老古董"系统——它用的是COBOL语言，比互联网诞生还早。
你可能会想："这怎么可能？"但现实是，COBOL从未消失。全球70%的金融交易靠它支撑，65%的美国政府系统依赖它，每天有万亿美元的业务通过它运转。问题是，现在不到1%的技术毕业生懂COBOL，而当年的开发者大多已退休。
好在，现在有了像GitHub Copilot这样的AI工具和智能代理。它们正在把"不可能"变成"可能"，让不懂65年前编程语言的现代开发者，也能轻松上手维护这些"老系统"。
一个真实的例子：零COBOL经验的开发者如何完成系统升级？
微软全球技术专家Julia Kordick最近就做了这样的事。她没写过一行COBOL，却成功完成了一个关键系统的现代化改造。秘诀在于"人机协作"：AI负责代码分析，她和在老系统工作了20多年的业务专家一起提供业务背景。
"关键是让AI当'考古学家'，人类当'历史顾问'。"Julia说，"AI帮我们看懂代码，我们帮AI理解业务。"
三步法：让老系统变得"友好"
Julia团队总结出一套简单的方法，适用于任何遗留系统，不只是COBOL：
第一步：给老系统"做CT"，AI自动生成"病历"
老系统往往像个"黑盒子"，文档缺失。AI工具通过三个动作解决这个问题：
- 提取核心功能：扫描代码，告诉我们"这段是验证账户余额的"、"那段是防止透支的"。
- 自动写文档：生成清晰的业务逻辑说明，比如：
# 账户验证模块分析 用途： - 核对客户账号是否存在 - 检查余额是否足够（最多允许透支500美元） - 记录每笔交易的审计日志 依赖： - DB2数据库（通过SQLCA调用） - 外部欺诈检测API - 老式收据打印机 - 找出"风险点"：提醒我们"这里的数据库连接没做测试"或"打印队列已经过时"。
第二步：给老系统"讲普通话"，AI帮你化繁为简
AI需要"上下文"才能工作。对COBOL来说，这意味着：
- 翻译注释：如果有非英文注释，AI能自动转成中文或英文。
- 解析结构：COBOL有固定的"语法分区"（比如"身份声明区"、"过程处理区"）。AI能识别这些结构，帮你理解代码是如何一步步执行的。
第三步：给老系统"搭新引擎"，AI帮你自动化流程
完成分析后，AI还能接管后续工作：
- 画依赖图：跟踪代码间的"调用关系"，用流程图展示系统如何运作。
- 自动生成测试：确保新代码和老系统行为一致。
- 翻译新语言：把COBOL转成Java、Python或云原生框架（如Quarkus），再由人工检查质量。
现实的答案：AI不是"万能钥匙"，但能让一切变轻松
当然，AI不能完全替代人类专家，有些老系统确实复杂。但数据显示，用AI后，系统现代化时间从传统的5年缩短到几个月，成本降低70%。
这意味着什么？你不用再担心"没人懂老系统"，也不用害怕"改坏了业务"。你可以边学边做，最终拿到开发人员能长期维护的干净代码。
普通人如何开始？
不用懂COBOL，只要会用AI工具：
- 找个小文件（5000行以内），用GitHub Copilot生成摘要。
- 让业务专家确认逻辑是否正确。
- 试试微软的开源工具（aka.ms/cobol），它能帮你跟踪成本和验证步骤。
对开发者来说，掌握这种AI驱动的"老系统改造"能力，就掌握了连接过去与未来的钥匙。正如Julia所说："我们不是要取代人的经验，而是要让经验发挥更大价值。"从分析一个小系统开始，你就迈出了关键一步。
