PROBLEM
不是系統不重要，而是它太重要——重要到沒人敢動、沒人接得起，只能一年一年撐下去。
寫這套系統的人早就不在了，交接不完整，知識只存在少數人腦中——甚至誰都不剩。
規格書停在多年前的版本，程式碼跟文件對不上，唯一的真相只剩程式碼本身。
沒有測試、沒有架構圖，每次修改都像拆炸彈，業務需求只能一直往後排。
老舊環境、分散工具、人工補洞，每年花在「讓它不要倒」的成本不斷上升。
大多數廠商聽到「沒文件、原團隊不在」就退了。
我們的服務，正是從這裡開始。
METHOD · AI 反向工程
老系統現代化最大的風險不是寫新程式，而是「沒搞懂舊系統就動手」。我們用 AI 把理解成本降到過去的零頭，讓翻新建立在完整的系統知識上。
以 AI 大規模解析既有程式碼與資料庫，重建系統邏輯、資料流與相依關係——不需要原團隊在場。
產出架構文件、資料模型與測試，把「只存在程式碼裡的知識」變成任何團隊都能讀懂的資產。
重構為現代 API 架構，逐步打通資料孤島、整併分散工具——分階段上線，業務不中斷。
程式碼、文件、測試完整交付，歸客戶所有——之後不管交給誰維護，都接得起來。
CASE STUDY
內部系統因 NDA 不便公開畫面，我們以實際交付的數據與時程說話。
5 年老系統 · 原團隊離職 · 文件殘缺
挑戰
5 年前開發的系統，原開發團隊已離職、文件殘缺，跨部門資料散落在 6 套不同工具，維運成本逐年攀升，卻沒人敢大改。
做法
用 AI 反向工程舊程式碼產出文件，重建系統理解後重構為現代 API 架構，逐步打通資料孤島、整併分散工具。
DELIVERABLES
「AI 寫的系統，三年後誰維護？」——這是我們最常被問到的問題，也是最該問的。我們的答案寫在每一次交付裡。
架構文件、資料模型、測試一併交付，不留黑箱。系統知識不再只存在某個人腦中。
不綁定廠商。任何一組工程團隊——內部或外部——都能接手維護與擴充。
上線不是結案。可依需求持續維運、隨業務變化疊代——老系統的歷史，不會重演。
INSIGHTS
還在評估階段？先讀這三篇，看懂沒文件的系統怎麼接、AI 反向工程怎麼做、現代化路線怎麼走。
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