彭博社详细介绍了其在数千个代码库中利用混合 LLM-确定性管道进行大规模代码迁移的经验。该项目名为 Automated Uplift，专注于迁移 Python 打包和 C++ 构建系统，在生成的 2,333 个拉取请求中成功完成了 729 次迁移。主要发现表明，虽然迁移生成是可控的，但主要瓶颈在于所有权团队审查、测试和部署这些更改的成本。当更改可以在拉取请求之前在管道内进行验证时，以及当迁移足够统一以至于修复可以在代码库之间转移时，该过程效率更高。 AI
影响 展示了 LLM 在企业代码迁移中的实际应用，突出了审查和部署过程中的挑战。
排序理由 学术论文，详细介绍了 LLM 辅助代码迁移的工业经验。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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