Suntem în 2026 și modernizarea infrastructurilor IT nu mai este o opțiune, ci un imperativ de supraviețuire, în special în sectorul bancar și al asigurărilor. Migrarea sistemelor legacy către cloud reprezintă una dintre cele mai complexe provocări pentru CIO și Arhitecții Software. Nu este vorba pur și simplu de mutarea codului de pe un mainframe într-un container Kubernetes; adevărata provocare constă în înțelegerea profundă a deceniilor de stratificări logice, adesea nedocumentate.

În acest deep dive tehnic, vom explora modul în care utilizarea avansată a Large Language Models (LLM) și a Prompt Engineering-ului poate transforma procesul de reverse engineering. Nu vom vorbi despre simpla generare de cod (cum ar fi ‘tradu acest COBOL în Python’), ci despre o abordare metodică a extragerii logicii de business (Business Rules Extraction) și a garantării parității funcționale prin teste automatizate.

Problema Cutiei Negre în Sistemele Bancare

Multe sisteme mission-critical operează pe baze de cod scrise în COBOL, PL/I sau Fortran în anii ’80 sau ’90. Problema principală în migrarea sistemelor legacy nu este sintaxa, ci semantica. Adesea, documentația lipsește sau este nealiniată cu codul din producție. Dezvoltatorii originali s-au pensionat, iar codul în sine a devenit singura sursă de adevăr.

Abordarea tradițională prevede analiza manuală, costisitoare și supusă erorilor umane. Abordarea modernă, potențată de IA, utilizează LLM-urile ca motoare de raționament pentru a executa o analiză statică semantică. Obiectivul este decompilarea algoritmului, nu doar traducerea acestuia.

Cerințe Prealabile și Instrumente

Pentru a urma acest ghid, este necesar să dispuneți de:

• Acces la LLM cu ferestre de context largi (ex. GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet sau modele open source precum Llama 4 optimizate pentru cod).
• Acces în citire la baza de cod legacy (snippet-uri COBOL/JCL).
• Un mediu de orchestrare (Python/LangChain) pentru a automatiza pipeline-urile de prompt.

Tehnici de Prompt Engineering pentru Analiza Codului

Pentru a extrage reguli de business complexe, cum ar fi calculul unui plan de amortizare francez cu excepții specifice pentru valută, nu este suficient un prompt zero-shot. Trebuie să ghidăm modelul prin procese cognitive structurate.

1. Chain-of-Thought (CoT) pentru Liniarizarea Logicii

Tehnica Chain-of-Thought determină modelul să expliciteze pașii intermediari ai raționamentului. În migrarea sistemelor legacy, acest lucru este crucial pentru a urmări fluxul datelor prin variabile globale obscure.

Exemplu de Prompt CoT:

SYSTEM: Ești un Senior Mainframe Analyst specializat în COBOL și logică bancară.

USER: Analizează următorul paragraf COBOL 'CALC-RATA'. 
Nu îl traduce încă. 
Folosește o abordare Chain-of-Thought pentru:
1. A identifica toate variabilele de input și output.
2. A urmări cum variabila 'WS-INT-RATE' este modificată rând cu rând.
3. A explica logica matematică subiacentă în limbaj natural.
4. A evidenția eventualele 'magic numbers' sau constante hardcoded.

COD:
[Introduceți Snippet COBOL]

2. Tree of Thoughts (ToT) pentru Dezambiguizare

Codul legacy este adesea plin de instrucțiuni GO TO și logici condiționale imbricate (Spaghetti Code). Aici, tehnica Tree of Thoughts este superioară. Permite modelului să exploreze diverse interpretări posibile ale unui bloc de cod ambiguu, să le evalueze și să le elimine pe cele ilogice.

Strategia ToT aplicată:

1. Generare: Cereți modelului să propună 3 interpretări funcționale diferite ale unui bloc PERFORM VARYING complex.
2. Evaluare: Cereți modelului să acționeze ca un “Critic” și să evalueze care dintre cele 3 interpretări este cea mai coerentă cu contextul bancar standard (ex. regulile Basel III).
3. Selecție: Păstrați interpretarea câștigătoare ca bază pentru specificația funcțională.

Pipeline de Extragere: Pas cu Pas

Iată cum să structurați un pipeline operațional pentru a susține migrarea sistemelor legacy:

Faza 1: Izolare și Sanitizare

Înainte de a trimite codul către LLM, eliminați comentariile învechite care ar putea cauza halucinații (ex. “TODO: fix this in 1998”). Izolați rutinele de calcul (Business Logic) de cele de I/O sau gestionare a bazei de date.

Faza 2: Decompilare Logică (Prompt-ul “Architect”)

Utilizați un prompt structurat pentru a genera un pseudo-cod agnostic. Obiectivul este obținerea unei specificații pe care un om o poate citi.

PROMPT:
Analizează codul furnizat. Extrage EXCLUSIV regulile de business.
Output necesar în format Markdown:
- Nume Regulă
- Precondiții
- Formula Matematică (în format LaTeX)
- Postcondiții
- Excepții gestionate

Faza 3: Generarea Testelor (Conceptul “Golden Master”)

Acesta este pasul critic pentru siguranță. Folosim LLM-ul pentru a genera input-uri de test care să acopere toate ramurile condiționale (Branch Coverage) identificate în faza anterioară.

Integrare CI/CD și Testare de Paritate

O migrare a sistemelor legacy de succes nu se termină cu rescrierea codului, ci cu dovada că noul sistem (ex. în Java sau Go) se comportă exact ca cel vechi.

Automatizarea Testelor de Paritate

Putem integra LLM-urile în pipeline-ul CI/CD (ex. Jenkins sau GitLab CI) pentru a crea teste unitare dinamice:

1. Input Generation: LLM-ul analizează logica extrasă și generează un fișier JSON cu 100 de cazuri de test (inclusiv edge cases, cum ar fi rate negative sau ani bisecți).
2. Legacy Execution: Executați aceste input-uri împotriva sistemului legacy (sau a unui emulator) și înregistrați output-urile. Acesta devine “Golden Master”-ul nostru.
3. New System Execution: Executați aceleași input-uri împotriva noului microserviciu.
4. Comparison: Dacă output-urile diverg, pipeline-ul eșuează.

IA poate fi utilizată și în faza de depanare: dacă testul eșuează, se poate furniza LLM-ului codul legacy, noul cod și diferența de output (diff), întrebând: “De ce acești doi algoritmi produc rezultate diferite pentru input-ul X?”.

Depanare și Riscuri

Gestionarea Halucinațiilor

LLM-urile pot inventa logici dacă codul este prea criptic. Pentru a atenua acest risc:

• Setați temperature la 0 sau la valori foarte mici (0.1/0.2) pentru a maximiza determinismul.
• Solicitați întotdeauna referințe la liniile de cod originale în explicație (Citations).

Limitele Ferestrei de Context

Nu încercați să analizați programe monolitice întregi într-un singur prompt. Utilizați tehnici de chunking inteligent, împărțind codul pe paragrafe sau secțiuni logice, menținând un rezumat al contextului global (Global State Summary) care este transmis în fiecare prompt succesiv.

Concluzii

Utilizarea Prompt Engineering-ului avansat transformă migrarea sistemelor legacy dintr-o operațiune de “arheologie informatică” într-un proces ingineresc controlat. Tehnici precum Chain-of-Thought și Tree of Thoughts ne permit să extragem valoarea intelectuală captivă în codul învechit, garantând că logica de business care susține instituția financiară este păstrată intactă în trecerea la cloud. Nu doar rescriem cod; salvăm cunoștințele companiei.

Întrebări frecvente