经过影片出租店的完整演练，对这样一个如麻雀般完整而小的遗留项目展开重构，使得我们对重构建立了一个整体的印象，也有利于我们将前面介绍的各种重构知识串联起来，现在，有必要对整个重构做一次复盘。为了帮助大家更好地理解重构，我认为可以从道、法、术、器这四个层次做一番总结。道是万物变迁循环中亘古不变的规律，是自然环境、事物的自然规律和发展方向。道以明向，它决定了重构的方向，也决定了在软件研发过程中，什么样的活动才可以称之为是重构。我在第3章给出过重构的定义：在不增加任何新功能的情况下，通过运用一系列可控的改进手段对既有代码做出优化，使其变得更容易理解，更容易复用，更容易扩展。这一定义圈定了重构的范围，主要针对代码层面，也可以具体称之为“代码重构”。自有重构以来，也陆续有人创造更多的概念，如数据库重构、网站重构以及架构重构。它们与代码重构虽然不同，却遵循相同的道，即在不增加任何新功能且不破坏现有功能的前提下，对目标进行优化和改进。违反了这个“道”，就不能说是重构，又或者说没有达成目标的重构。例如：增加了新功能的任何操作，都不能称之为重构；破坏了现有功能的重构，就不能称之为是合格的重构；如果重构之后，目标没有得到任何优化和改善，则不能称之为是好的重构。对代码如此，对数据库、网站和架构，都是如此，只是优化和改进的目标不同罢了。本专栏讨论的重构内容都属于代码重构，因此它的优化和改进目标就是让代码变得“更容易理解，更容易复用，更容易扩展”，即提升代码的可读性、可复用性与可扩展性。法是在探求“道”的过程中经过实践思考、归纳总结出的规则体系和方法原则。法以立本，是实现重构目标的规则和方法。Martin Fowler在《重构》一书中总结的重构手法（不含重构手法的具体操作步骤）是“法”的一部分；我在第4章总结的重构三要素，也可以认为是“法”的一部分；如果重构的代码使用了如Java、C#这样的面向对象语言，则基本的面向对象设计原则和设计模式，也可以称之为是“法”的一部分；由于重构需要单元测试做保护，为单元测试规定的FIRST原则也可以认为是“法”的一部分。通过前面各章对案例实践的讲解，可以看出这些“法”是正确进行重构的基础，也是对具体操作的指导。例如，第5章和第6章先后介绍的迪米特法则与信息专家模式，很好地指导了类的职责分配，从而决定采用提取方法和移动方法等重构手法；又例如在第10章提到的“关注点分离”原则，它指导开发人员学会分辨关注点，将其分离为不同的职责，并采用提取方法、提取委派等重构手法；再例如第23章提到的“差异式编程”，它决定了继承的设计思路，指导我们在重构时，需要将和PriceCode有关的职责分离到单独的继承体系。至于具体该如何运用这些“法”，就属于“术”的层次了。术是在规则体系指导下的具体操作技术，只要“道、法”不变，“术”可千变万化。术以立策，如果不通过“术”将抽象的方法和法则转化为实际操作的过程，代码重构就无法落地。除了具体的重构步骤之外，第22章提出的“深度优先”与“广度优先”的结合策略，多种重构手法结合的策略，如内联与提取成员之间的配合，这些内容都是在“法”的指导下实施的具体方法，属于“术”的范围。器是指有形的物质或有形的工具。器以成事，是实现术和法的物质基础。重构的器主要为IDE（包括与重构相关的插件），也包括重构需要用到的各种框架，如JUnit、AssertJ、Mokito，还包括和代码质量有关的工具，如SonarQube。“器”同样是变化的，且它的变化更其迅速，随着技术的不断进步，它甚至会不断“吞噬”原本属于术的范围，本该由开发人员具体操作和执行的事情，慢慢被“器”所取代。Martin Fowler在刚刚出版《重构》一书之时，只有一款称为“Refactoring Browser（重构浏览器）”的工具，可以对Smalltalk程序实施一些简单的重构。当时，Martin Fowler总结的许多重构手法（属于“术”的层次）都需要开发人员手动完成，以至于他在书中给出了各种重构手法的具体做法。以最常见的“提取方法”重构为例，书中给出的做法为（参见熊节翻译的《重构》第一版第111页，本文有删减，书中将method翻译为函数）：- 仔细检查提炼出的代码，看看其中是否引用了“作用域限于源函数”的变量
- 将被提炼代码段中需要读取的局部变量，当做参数传给目标函数
编译，测试
提取方法属于“法”的范围，而具体执行提取方法的以上步骤则属于“术”的范围。之所以一个简单的提取方法都需要定义这么多繁琐的步骤，就是为了执行安全的重构。如果没有工具帮助，就需要开发人员严格地按照这些步骤执行。可是，在本专栏演示“提取方法”重构时，哪有这么麻烦？这是因为这些有规律可循的重构步骤已经被诸如Intellij IDEA提供的重构工具所替代，它帮我们自动完成了对新函数的创建，对提炼代码的复制，对提炼代码段中各种变量的检查，对提炼代码的引用等。如果说这些重构工具只是“器”对“术”的“侵略”，那么AI大模型的发展则进一步开疆拓土，不仅侵占了“术”的领地，还毫不客气地开始对“法”领地的侵略。由于AI工具或AI智能体（如Cursor、Trae、GitHub Copilot等）拥有了LLM作为“超级大脑”，因而它具有了甚至比人类更强的学习能力。它不仅学会了“术”的知识，还进一步学会了“法”的知识。在后续文章就可以看到，只要在提示词中明确要求AI工具按照迪米特法则或信息专家模式对遗留代码进行重构，它就知道该选择提取方法和移动方法等重构手法，智能地完成代码的重构。由于AI大模型为重构工具注入了“智力”，使得过去的自动重构升级为智能重构，也让重构的操作体验，从过去的菜单操作、鼠标操作与快捷键操作（即所谓的GUI），变革为以自然语言为载体的聊天式操作（即所谓的LUI）。AI工具引发的是软件研发整个生态全方位的变革，代码重构必然也会受到这一轮冲击波的影响。但以目前的AI智能水平，它还不能完全替代一名重构专家，特别在面对一个稍显复杂的遗留代码时，假如操作人员只是向AI工具发出一个简单的指示：“请重构这段代码！”那么，它就只能完成一些基本的重构操作，如重命名以提升代码可读性，提取方法以明确清晰的职责。要执行更加复杂的重构，还需要开发人员向AI工具发出更加明确的指示，才能更漂亮地完成重构。如果开发人员不具备重构的知识，尤其不具备“道”和“法”的知识，就可能难以给出清晰的重构方向与操作指引，此时，AI工具就可能变成一个不断制造麻烦或拒不配合的团队成员，加上大模型还存在诸如AI幻觉之类的问题，有时也会做出让人啼笑皆非的重构操作，这时候，就需要开发人员运用自己扎实的重构功底，为整个过程指引方向，保驾护航。在接下来的章节，我仍然以影片出租店为例，分别采用IntelliJ IDEA的AI重构插件TONGYI Lingma与基于Claude-3.5-sonnet模型的Cursor（或字节新推出的基于Claude 3.5模型的Trae）演示AI对重构过程的辅助与赋能。如此对比，既可以看出AI工具对重构效率的提升，又能发现目前的AI工具还存在的不足；同时，还可以充分认识到在AI时代，操作人员具备的重构能力依旧是不可或缺的。
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