Seminar KI-gestütztes Refactoring und Modernisierung von Bestandssoftware

Gewachsene Software enthält häufig Regeln, die nur im laufenden Verhalten erkennbar sind. Das Seminar behandelt deshalb die kontrollierte Modernisierung eines bestehenden Systems. Vor dem Umbau werden wichtige Abläufe, Abhängigkeiten und bekannte Sonderfälle erfasst. KI-Unterstützung hilft beim Auffinden möglicher Zusammenhänge und beim Formulieren kleiner Änderungsvorschläge; Annahmen werden am vorhandenen System überprüft.

Die praktische Arbeit verbindet Charakterisierungstests mit inkrementellem Refactoring. Eine vorbereitete Bibliotheksänderung ergänzt den Umgang mit Deprecations und veränderten Schnittstellen. Der Kurs umfasst eine begrenzte Modernisierungsstrecke in einem überschaubaren Repository. Ein vollständiger Wechsel von Sprache, Plattform oder Gesamtarchitektur würde einen eigenständigen Projektumfang erfordern.

Seminarinhalte

Bestand und Risiken verstehen

• Einstiegspunkte, Abhängigkeiten und zentrale Geschäftsregeln im vorhandenen Projekt ermitteln.
• KI-generierte Erklärungen anhand von Aufrufern, Tests und tatsächlichem Laufzeitverhalten kontrollieren.
• Kritische Bereiche und einen begrenzten ersten Modernisierungsschritt auswählen.

Verhalten charakterisieren

• Vorhandenes Verhalten mit repräsentativen Daten und Charakterisierungstests erfassen.
• Gewollte Regeln, bekannte Fehler und noch ungeklärte Sonderfälle voneinander trennen.
• Fachliche Freigabe für beabsichtigte Verhaltensänderungen als eigenen Entscheidungsschritt vorbereiten.

In kleinen Schritten refaktorieren

• Zu große Funktionen, unklare Verantwortlichkeiten und problematische Kopplungen gezielt bearbeiten.
• Den Änderungsumfang pro Schritt begrenzen und nach jeder Anpassung unabhängige Prüfungen ausführen.
• Automatisch vorgeschlagene Abstraktionen auf tatsächlichen Nutzen und Folgekosten prüfen.

Abhängigkeiten kontrolliert modernisieren

• Ein vorbereitetes Bibliotheksupdate anhand der betroffenen Aufrufstellen planen.
• Geänderte API-Nutzung und Fehlersituationen mit geeigneten Regressionstests absichern.
• Migrationshilfen der verwendeten Werkzeuge mit KI-Vorschlägen kombinieren und Konflikte fachlich auflösen.

Verhalten und Leistung vergleichen

• Vorher- und Nachher-Verhalten anhand derselben Testdaten und fachlichen Kriterien gegenüberstellen.
• Eine begrenzte Leistungsmessung unter vergleichbaren Bedingungen durchführen.
• Verschlechterungen, versteckte Seiteneffekte und veränderte Ausnahmebehandlung gezielt untersuchen.

Änderungspaket und Rücknahme

• Eine Folge kleiner Commits mit nachvollziehbarer Begründung und Prüfergebnissen erstellen.
• Einen Rückweg auf den bekannten Ausgangsstand im Schulungsrepository erproben.
• Die nächste Modernisierungsstufe nach Risiko, Aufwand und fachlichem Nutzen priorisieren.

Praxisaufgabe

1. Eine gewachsene Komponente analysieren und die wichtigsten fachlichen Zustände erfassen.
2. Charakterisierungstests ergänzen und einen bisher undokumentierten Sonderfall kennzeichnen.
3. Mit KI-Unterstützung zwei kleine Refactoring-Schritte umsetzen und nach jedem Schritt das Verhalten prüfen.
4. Ein begrenztes Bibliotheksupdate durchführen und eine absichtlich unpassende Migrationsempfehlung korrigieren.
5. Vorher- und Nachher-Verhalten vergleichen sowie einen einfachen Laufzeittest auswerten.
6. Das Änderungspaket reviewen und eine Rücknahme auf den Ausgangsstand praktisch durchführen.

Zielgruppe

Erfahrene Softwareentwickler, Wartungsteams, technische Architekten und Verantwortliche für die Modernisierung bestehender Anwendungen.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit einer objektorientierten oder modularen Programmiersprache, Git, automatisierten Tests und grundlegenden Refactoring-Techniken.

Schulungsumgebung

Vorbereitetes TypeScript-Repository mit gewachsener Struktur, reproduzierbarem Build, festgelegten Testfällen und einem eingegrenzten Bibliotheksupdate. Ein freigegebener KI-Assistent und alle Abhängigkeiten werden kundenseitig bereitgestellt.