CodeScene ha pubblicato un caso di studio che mostra come gli agenti AI possano rifattorizzare in modo rapido ed economico una grande base di codice legacy. In tre settimane, gli agenti hanno riscritto una versione in C di Street Fighter III: 3rd Strike composta da 300.000 righe, realizzando 2.903 commit su 726 file. Il lavoro è costato circa 4.000 dollari in token AI — più o meno metà dello stipendio mensile di uno sviluppatore — e ha portato il punteggio Code Health da 5,6 al massimo di 10,0.
Come ci è riuscita l’AI
Il team ha usato il server CodeHealth MCP come indicatore deterministico della qualità. Il server assegnava un punteggio a ogni modifica, consentendo agli agenti di capire se una rifattorizzazione migliorasse o peggiorasse la salute del codice. Un sistema di replay delle tracce confrontava lo stato del gioco fotogramma per fotogramma prima e dopo ogni modifica, così da verificarne la correttezza funzionale. Gli agenti hanno appreso un repertorio di 22 ricette di rifattorizzazione, tra cui schemi noti come Extract Function e altri nuovi, come Shared Index Range, per i cicli che differiscono solo per i valori iniziali e finali.
Il parere degli addetti ai lavori
Su LinkedIn le reazioni si sono divise in due gruppi. Alcuni, come il CTO Mats Iremark, hanno definito il risultato «quasi come barare», sottolineando l’enorme aumento di produttività. Altri, come il tech lead Konrad Otrębski, hanno messo in dubbio la portata del risultato: il lavoro è stato svolto su un gioco open source, non su un sistema di produzione, e si sono chiesti se le modifiche siano state integrate con un’unica pull request enorme o con tante più piccole. Gli ingegneri di CodeScene hanno spiegato che le modifiche sono state integrate tramite 54 pull request su un fork.
Perché conta
Per uno sviluppatore, questo dimostra che l’AI può automatizzare interventi di pulizia su larga scala che normalmente richiederebbero mesi, riducendo potenzialmente costi e rischi legati al codice legacy. Il risultato, però, dipende dalla disponibilità di un sistema affidabile per verificare la correttezza, che manca in molti progetti reali.
