為什麼每個組織都無法逃避程式碼遷移？
想像這個場景：您的團隊每天都在與一套老舊、維護困難的系統搏鬥，每次想加一個新功能，卻發現程式碼像「迷宮」一樣難以變動。即使修好了今天的Bug，明天可能又冒出新問題。這時，程式碼遷移變成一場「不得不為」的數位轉型任務。它不只是語法的更新，更是一場影響公司未來競爭力的深層進化。
身為顧問，我們在實際輔導企業的過程中深刻體會到：程式碼遷移是一項充滿挑戰的系統工程。尤其是像從 Enzyme 這類舊有測試框架遷移到 React Testing Library（RTL）等現代工具時，團隊常會面臨以下三大難題：
三大核心挑戰：程式碼遷移為什麼這麼難？
1. 測試模型差異：重寫無法避免
不同測試框架背後的設計哲學、驗證方法往往差異巨大。你無法簡單地「複製貼上」，必須對每個測試案例結構進行重寫與調整，這不僅耗時，還可能出現理解落差。2. 覆蓋率與品質風險：別讓遷移變成「測試黑洞」
若遷移過程中不小心移除了舊有測試或忽略了部分元件，會造成測試覆蓋率明顯下降，讓產品質量失去保障。這一點在已停止開發或少人維護的「遺留系統」特別危險。
3. 高昂人力與時間成本：專案進度的隱形殺手
人工一行一行轉換、檢查和驗證，不僅消耗大量時間，更會佔用核心開發資源。結果可能是：新功能推不動、開發時程拉長，甚至團隊士氣受挫。
這些問題如果不面對、只圖省事，很快就會累積成更嚴重的技術債，拖累組織未來的開發效率與系統穩定性。
案例啟示：Airbnb 如何用 AI 驅動大規模遷移？
以全球短租平台 Airbnb 的經驗為例，他們要從 Enzyme 轉移到 RTL，規模大到「光靠人工根本不現實」。他們成功的關鍵在於：結合 AI 與自動化，大幅降低人力與時間消耗，並提升品質控管。
我們總結了 Airbnb 案例中最具啟發性的三大策略，並結合顧問視角，提供給您可落地的執行建議：
策略一：分階段、模組化自動化流程設計
Airbnb 把大規模遷移拆解成一系列小任務：像語法替換、斷言調整、型別修正等，讓每個步驟都可獨立且同時進行。這樣做有幾個好處：
- 進度一目了然：每個檔案處於哪個階段都清楚可追蹤。
- 失敗風險隔離：某個步驟出錯，只影響單一檔案，整體專案不中斷。
- 效率極大化：大量檔案可並行處理，顯著縮短工期。
建議行動：不論您用哪種工具，規劃遷移時都要將專案拆解成可自動驗證的小單元。對每一步建立標準化的自動化腳本，讓進度控管和風險定位都變得容易。
策略二：重試迴圈與動態上下文，打造 AI 持續學習機制
AI 不可能一次搞定所有複雜場景。Airbnb 透過「重試迴圈」設計，讓每當轉換失敗時，自動將失敗資訊和檔案內容回饋給 AI，反覆優化，直到通過驗證。
- 低成本自動學習：每一次錯誤都是 AI 進化的機會。
- 上下文越豐富，轉換越準確：Airbnb 會把元件原始碼、測試範例、專案慣例等資訊一併提供給 AI，幫助其生成更符合需求的程式碼。
建議行動：把 AI 當作持續學習的夥伴。設計自動化的重試與回饋流程，並盡量提供完整的上下文給 AI 模型。這不僅提升轉換成功率，還有助於長期維護。
策略三：系統化清理與「長尾」問題解決
即使自動化再強，總有一部分檔案會遇到特殊問題。Airbnb 把剩下難題交給人工與自動化結合的清理機制，讓自動化完成率從 75% 衝到 97%。
- 進度註記：每個檔案標註遷移狀態與品質，方便集中處理問題檔案。
- 失敗檔案批次優化：抽樣分析共通錯誤、調整提示，再自動批次優化。
- 人工審查長尾問題：對於最複雜的案例，讓工程師專注處理，減少無謂重工。
建議行動：接受自動化無法覆蓋全部情境的事實。設計一套高效的「長尾」清理流程，將 AI 輸出的「半成品」善用為改寫的基底，減輕團隊重複性負擔。
結語：讓 AI 成為技術轉型的加速引擎
Airbnb 的經驗充分說明，AI+自動化流程正是大規模程式碼遷移的關鍵解方。它不僅能大幅減少人工工作量，還能兼顧專案進度與品質。
作為顧問，我們相信未來程式碼遷移、框架升級將持續仰賴 AI 與自動化技術，幫助企業從繁瑣瑣碎的工作中解放，把人力留給真正有價值的創新任務。
現在就該思考——你的團隊是否準備好用 AI 改變程式碼遷移的老舊思維，把「負擔」變成「進化」？
