API de IA para refactorizar repositorios

Refactorización de repositorios en producción

Un equipo separa la lógica de facturación de una aplicación monolítica y mantiene los contratos HTTP y de eventos. Sol primero identifica responsables, llamadas, escrituras de datos, migraciones, pruebas y puntos de reversión. No se pide código hasta aprobar ese mapa.

La implementación se divide en varias solicitudes pequeñas. Cada solicitud cambia un límite de dependencia, produce un parche e incluye los comandos exactos para comprobar compatibilidad.

Cómo funciona el proceso de refactorización de repositorios

• Prepara y aprueba el mapa de impacto.
• Fija interfaces públicas y pruebas del comportamiento inicial.
• Implementa un límite de dependencia por solicitud.
• Comprueba compatibilidad y migraciones después de cada parche.
• Detente y revisa el plan si aparece una dependencia no prevista.

Llama a gpt-5.6-sol mediante LLMFly AI

Envía la solicitud desde el servidor. Sustituye el contenido de ejemplo y los esquemas de muestra por datos y herramientas de tu aplicación.

curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Plan a repository refactor before editing. Preserve the listed public contracts. First return an impact map and reversible checkpoints; do not produce code until a checkpoint is selected."},
      {"role": "user", "content": "Extract billing from the monolith while preserving the attached HTTP and event contracts."}
    ]
  }'

Por qué gpt-5.6-sol es el modelo principal

Sol encaja porque una refactorización del repositorio requiere entender dependencias amplias y mantener decisiones coherentes entre etapas.

Usa Terra en cada etapa de implementación acotada después de que Sol prepare el plan. No se usa un modelo menor para cambiar límites de arquitectura sin revisar.

Pruebas de aceptación de refactorización de repositorios

Fallos que resolver antes de desplegar

• Enviar todo el repositorio sin seleccionar contexto
• Mezclar refactorización y funciones nuevas
• Omitir pruebas entre etapas
• Juzgar la calidad solo por el tamaño del diff

Salida e historial de ejecución

Un mapa de impacto aprobado y un unified diff reversible por etapa.

Registra ID del modelo y solicitud, tokens, reintentos, validación y decisión final en cada ejecución de producción.