人工智慧進入程式碼庫
如果您可以與您的程式碼對話，並且它會給出有意義的答案，那會怎麼樣？這個問題不再只是理論上的問題。隨著 ChatGPT 融入 SMART TS XL，開發團隊現在可以提取見解、記錄邏輯並更快地做出高影響力的改變——只需詢問即可。
SMART TS XL 已經為團隊提供了跨傳統系統和現代系統的可見性， 跨越 COBOL 到雲，JCL 到 API。它對分散式平台上的數百萬行程式碼進行索引、映射和分析。但現在，有了對話式人工智慧的加入，該平台不僅僅向你展示正在發生的事情。它可以幫助您理解它、轉換它並採取行動。
這並不是要取代開發人員。它是關於透過可解釋性、自動化和即時回應的系統範圍智慧來加速他們的思考。
什麼是 SMART TS XL 以及為何要為整合而構建
SMART TS XL 不僅僅是一個代碼搜尋引擎。它是一個企業級系統分析套件，可以建立應用程式環境中所有內容的即時、可導航的清單。從 COBOL 抄寫本到 SAP 功能模組，它使用戶可以快速存取現有內容、所連接的內容以及更改時可能出現的問題。
跨平台的強大引擎
其中一個 SMART TS XL最大的優勢在於它的平台獨立性。其作用範圍包括：
- 大型主機系統（COBOL、JCL、PL/I 等）
- 中檔（AS/400、RPG、CL）
- 分散式應用程式（Java、Python、C# 等）
- 資料庫（SQL Server、Oracle、DB2）
- Web 服務、Shell 腳本、SAP 等
因為它不依賴任何一個環境， SMART TS XL 成為跨越孤島的統一洞察來源，使其成為智慧、人工智慧驅動互動的完美基礎。
跨遺留程式碼和現代程式碼的全系統感知
在一個 SMART TS XL 例如，使用者可以索引數十萬個程式、數百萬行程式碼以及每個相關資料元素。它不僅了解程式碼庫的內容，而且了解：
- 哪些程式互相調用
- 資料集的定義和使用位置
- 工作流程如何互連
- 程式中存在哪些業務邏輯
這種系統範圍的意識使得 ChatGPT 整合變得強大。與其向法學碩士 (LLM) 拋出孤立的程式碼片段， SMART TS XL 自動將它們情境化。
情報背後的規模
即使在一個普通的演示系統中， SMART TS XL 可以處理 50 多個工件中的 450,000 多萬行程式碼。在企業規模上，這一數字呈指數級增長。然而，搜尋結果會在幾秒鐘內返回，並連結您環境中每一層的資料。
現在，再加上一個能夠理解自然語言、可以用簡單的英語解釋邏輯、估計開發工作量或將 COBOL 轉換為現代格式的智能助手，您就擁有了一套可以徹底改變團隊與遺留系統交互方式的工具集。
ChatGPT 如何整合到 SMART TS XL
將 ChatGPT 整合到 SMART TS XL 並不意味著將聊天機器人添加到開發人員的工作流程中。這意味著透過對話理解來增強精確引擎——將強大的自然語言助手直接分層到深度技術環境中。它的設計既靈活又安全。
安全設計：客戶端控制的AI訪問
並非每個組織都準備好使用開箱即用的人工智慧工具——尤其是在嚴格監管的環境中。這就是為什麼 SMART TS XL 將完全控制權交到每位客戶手中。預設情況下，系統 不會 連接到任何外部 AI 服務。相反，管理員明確配置並啟用 GPT 訪問，確保完全控制何時、如何以及在何處使用 AI 功能。
對於允許使用 AI 的客戶，整合是簡化的並且完全模組化。一旦啟用，用戶就可以存取智慧自動化，而不會損害安全性或合規性界限。
兩種啟動途徑：選擇代碼或完整程序
SMART TS XL 提供了兩種直觀的方法來在代碼上啟動 ChatGPT：
- 選擇任意程式碼行：使用者可以突出顯示任何語言（COBOL、Java、Python、PL/I、RPG 等）的特定程式碼段並觸發 GPT。出現一個彈出窗口，其中包含以下選項：
- 解釋這個邏輯
- 註釋或文檔
- 轉換為另一種格式
- 提出自訂問題
- 分析整個程序：使用者也可以選擇一次分析整個程式。只需單擊即可將整個成員載入到 ChatGPT 窗格中，這使其非常適合記錄目的、轉換結構或提取高級業務邏輯。
這種雙管齊下的方法允許團隊根據他們想要理解或改進的內容自上而下或自下而上地開展工作。
三種詢問模式：自由文字、靜態命令、互動式建議
並不是每個開發人員都願意輸入提示。並不是每個提示都需要從頭開始編寫。這就是為什麼 SMART TS XL 包括三種與 GPT 互動的方式：
- 自由文字輸入 – 只需輸入您想要的內容。
例如：“用簡單的英語解釋這幾行程式碼的作用。”
GPT 立即做出回應，將原始邏輯轉化為可理解的見解。 - 靜態建議 – 預先建置的一鍵指令，可立即執行特定任務。
例子：- “將此欄位轉換為 SQL Server 表”
- “用偽代碼總結這個程式”
- 互動建議 – 更多進階選項，在執行前要求使用者輸入。
例子：- 「將此程式碼翻譯成另一種語言」（問：哪種語言？）
- 「估計將欄位長度從 X 變更為 Y 所需的工作量」（詢問欄位名稱和長度）
這三種互動風格確保高級用戶和普通用戶都可以從人工智慧中受益——無需學習曲線。
實際用例：人工智慧在 SMART TS XL
將 ChatGPT 整合到 SMART TS XL 不僅僅是一種新奇事物——它解鎖了有意義的用例，可以提高開發人員的工作效率，使遺留系統現代化，並加速跨平台的理解。無論您是在記錄業務規則還是估算欄位變更的工作量，GPT 都能提供快速、情境化的答案，而這些答案過去需要花費數小時的人工審查。
本節詳細介紹了現實世界中的團隊如何在內部使用 ChatGPT SMART TS XL 工作更快、更聰明。
用簡單的英語解釋程式碼
最強大和最直接的應用之一是讓 GPT 以人類的語言解釋代碼。開發人員可以突出顯示 COBOL、RPG、Python 或任何其他語言的幾行並詢問：
“詳細解釋這段程式碼的作用。”
幾秒鐘內，GPT 就會用簡單易懂的語言提供逐行描述，然後提供簡潔的摘要。這對於入職、逆向工程或理解其他人 20 年前編寫的遺留邏輯特別有用。
結果可以儲存、列印或匯出以供記錄。
使用 COBOL 花框自動記錄程序
COBOL 程式通常缺乏結構化文件。只需單擊一下， SMART TS XL 允許用戶將整個程式發送到 GPT 並產生標準 花盒 註釋——那些經典的 COBOL 風格的標題區塊，描述程式的目的、輸入和輸出。
人工智慧格式化文件並為團隊提供可複製貼上的註解區塊，以提高可讀性和機構知識。
程式碼轉換，從字段到完整語言翻譯
ChatGPT 不只是解釋，它還能轉換。
使用者可以突出顯示單一 COBOL 欄位定義並呼叫靜態建議，例如：
“轉換為 SQL Server 視圖。”
GPT 傳回具有正確結構和資料類型的 CREATE TABLE 語句。在程式級別，開發人員可以選擇整個例程並使用互動式建議將其轉換為另一種語言：
“將這個 COBOL 程式轉換為 NATURAL。”
GPT 提示使用者輸入目標語言，處理邏輯，並返回翻譯版本。這極大地加快了語言轉換工作並支援現代化。
業務規則提取和偽代碼生成
理解深藏在程序邏輯中的業務規則對於企業來說是一個巨大的挑戰。 GPT 現在可以幫助解決這個問題。
只需單擊一下， SMART TS XL 可以從程式碼中提取業務規則描述 - 將其總結在一個表裡，其中包括：
- 規則名稱
- 產品說明
- 目的
- 邏輯出現的行號
同樣，開發人員可以要求 GPT 將整個程序總結為偽代碼，從而創建高級流程，以便與非技術利益相關者或在架構規劃期間更容易進行審查。
評估變革所需的努力程度
變化估計可能是主觀的。 SMART TS XL 現在允許用戶運行基於 GPT 的 努力估計 直接在介面內執行任務。
範例：開發人員想要將 COBOL 欄位的長度從 1 更改為 5。他們只需：
- 輸入欄位名稱
- 提供當前和所需的長度
- 點擊“估計變更工作量”
GPT 按任務返回細分：理解程式碼、應用程式變更、測試、QA、部署——每個任務都有預期的小時數。整個估算將會被儲存並可作為報告匯出。
建構互通性：從 COBOL 到 MongoDB 和 C
在一個更高級的演示中， SMART TS XL 用於：
- 選擇 COBOL 記錄佈局
- 要求 GPT 將其轉換為 MongoDB 模式
- 產生可以讀取/寫入該模式的 COBOL 程式和 C# 程式
這有效地在大型主機和分散式系統之間建立了一座通訊橋樑——基於人工智慧生成的程式碼，使用共享文件模型。
整個工作流程在瞬間完成，並保存在操作中心以供導出。
利用開發人員啟發的建議為團隊賦能
最令人印象深刻的是 SMART TS XL的 ChatGPT 整合不僅僅是 AI 可以做的事情，而是系統如何根據真正的開發人員的需求輕鬆發展。建議並不是一成不變的。使用該平台的團隊透過貢獻想法、工作流程和近乎即時部署的專門用例來積極塑造 GPT 助理。
本節解釋了建議如何發揮作用、如何建構以及組織如何根據其環境自訂人工智慧行動。
如何在幾分鐘內建立和共享智慧建議
每一條建議 SMART TS XL 由預先定義的 GPT 提示支持，經過精心設計以提取特定結果。但與其他人工智慧助理不同的是，它們並不被鎖在僵化的模板後面。當使用者想到新事物（任務、轉換、文件格式）時，他們可以點擊 “提出新的建議” 並將其直接提交給 IN-COM 團隊。
在 10 分鐘內，該請求可以：
- 加入後端建議庫
- 直播 SMART TS XL 用戶群
- 任何啟用 GPT 整合的人均可使用
這使得系統保持動態、開發人員驅動並不斷改進。如果團隊確定了重複性任務（例如總結工作流程或分析抄寫本重用），他們可以快速自動化並在整個組織或企業範圍內使用。
讓使用者即時要求新的 GPT 操作
GPT 助理不限於固定菜單。每個開發人員都有能力做出貢獻並提出請求：
- 新的程式碼翻譯目標
- 特定領域的格式（例如合規性標頭、稽核區塊）
- 文件或測試模板
- 遺留系統的獨特架構見解
一旦提交，這些請求就成為可共享的資產——允許跨部門、跨地區或跨業務單位的團隊標準化和重複使用與其環境相符的人工智慧工作流程。
GPT 是一個協作工具包，而不僅僅是一個被動的助手。
使用 GPT 啟用自訂查詢和搜尋智能
SMART TS XL 還允許團隊將 GPT 與其強大的 查詢助理— 一種結構化語法引擎，允許使用者在整個程式碼庫中建立智慧搜尋。這意味著您可以：
- 要求 GPT 建構鄰近查詢或區塊查詢
- 使用 GPT 將範例邏輯轉換為與 Smart TS 相容的搜尋字串
- 根據 GPT 增強搜尋標準分析程式碼結構並偵測重複
示例：
“找到所有與此邏輯塊相似的程式碼段。”
GPT 分析選擇，使用智慧型 TS 語法產生智慧搜尋字串，並執行搜尋 - 在整個企業中尋找重複、複製或模式匹配。
結構化查詢和對話智能的結合 SMART TS XL 進入混合環境：既了解程式碼結構又了解開發人員意圖的環境。
此次整合為何如此重要
的組合 SMART TS XL ChatGPT 不僅僅是一個巧妙的覆蓋範圍——它改變了團隊與系統互動的方式。人工智慧不僅可以加速分析。它改變了人類與遺留代碼之間的關係。以前，理解需要專家的記憶或數小時的閱讀，而現在，只需要一個問題和一次點擊。
本節探討為什麼這對企業團隊如此重要，以及它如何支援更快、更安全、更自信的系統發展。
從靜態元資料到對話洞察
傳統的元資料儲存庫提供了結構，但它們不解釋邏輯。您可以看到關係、欄位類型和呼叫圖——但您不能問他們為什麼以某種方式建立某些東西或它實際上做什麼。
ChatGPT 將靜態結構轉化為生動的對話。現在您可以：
- 詢問例程的作用，並用簡單的英語獲得答案
- 請求文件並在幾分鐘內收到
- 查詢邏輯背後的業務意圖，而不僅僅是技術語法
這彌合了技術和非技術利益相關者之間的差距，使架構師、分析師和現代化團隊更容易存取遺留系統。
現代化團隊的跨平台理解
大多數現代化努力的困難並不是因為工具，而是因為盲點。團隊不知道：
- 邏輯存在的地方
- 程式如何連接
- 更換一個領域或工作會帶來什麼風險
透過將完整程式碼庫可見性與 ChatGPT 的可解釋性和轉換工具結合， SMART TS XL 消除這些盲點。它變成了 單一理解平台 對於：
- 估算現代化工作量
- 將舊邏輯轉換為新格式
- 設計新服務而不重複舊規則
透過這種整合，現代化不再只是破解密碼，而是更多地設計未來。
從傳統系統到雲，無需再費心猜測
無論是遷移到雲端原生服務、採用資料湖還是與 API 集成，有一點是不變的：如果不了解背後的情況，就無法自信地前進。
GPT 整合提供：
- 清晰地總結遺留邏輯
- 遷移就緒文檔
- 語言和平台翻譯支持
- 具有工作量估算的測試和 QA 指導
這減少了返工，縮短了規劃週期，並確保現代化團隊精確地構建，而不是猜測。
程式碼回饋，團隊前進
幾十年來，理解遺留系統意味著要逐行、逐項、逐一功能地應對複雜性。即使是最好的開發團隊也依賴過時的文件、負擔過重的專家以及減慢每一步變化的手動流程。
與 SMART TS XL 和 ChatGPT 整合後，那個時代即將結束。
現在，開發人員可以用簡單易懂的語言提出問題，並得到答案。他們可以提取業務規則、翻譯邏輯、記錄程式並估算工作量，而無需離開他們已經信任的工具。以前需要幾個小時才能完成的工作現在只需幾分鐘。曾經需要專業知識才能完成的事情現在整個團隊都可以做到。
但更重要的是，這種整合並沒有將開發人員排除在外，反而賦予了他們權力。它擴大了知識。它加速學習。它支持在一個細節的遺漏可能造成連鎖問題的環境中做出更快的決策和更安全的改變。
這不僅僅是一個新功能。這是一種思考程式碼的新方式：程式碼可以說話、回應和協作。
在軟體複雜性日益增長的世界裡，對話清晰度可能是最重要的升級。
