我将最糟糕的遗留代码交给 Gemini 3——结果如下

数字考古实验 我们每个人都有这样一个文件夹，名为"v1_final_do_not_touch_2016"。它是一个错综复杂的生态系统，充斥着面条式代码、全局变量，以及诸如"// 我很抱歉”之类的注释。在大型语言模型（LLMs）盛行的时代，我们常听到 AI 能编写样板代码，但它是否真的能够进行数字考古？ 我决定将我那个最“闹鬼”的遗留脚本——一个负责数据处理、长达 2000 行的单体架构——输入到一个假设的下一代模型 Gemini 3 中。目标不仅在于验证它能否修复错误，更在于观察它能否将这一维护噩梦转化为现代、可扩展的架构。