如何在不盲信大语言模型的情况下安全删除 1.9 万行编译器死代码

作者分享了在约一周内清理约 1.9 万行编译器废弃代码且上线一个月零回滚的实践流程，核心原则是将大语言模型作为辅助工具而非完全信任。该方法结合静态分析工具调用图确定影响范围，利用模型对受影响节点进行风险分级（机械删除、跨模块、副作用、深度修改），并在修改前编写失败验证脚手架测试，最终仅需人工重点审查约 12% 的修改文件即可确保行为不变并缩减 50MB 以上二进制体积。