第一步用Cursor生成行为快照测试锁定现有输入输出；第二步识别并提取重复逻辑；第三步语义感知重命名与依赖解耦；第四步AI分析调用关系优化模块结构。
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用Cursor重构一个运行了5年、测试缺失、模块耦合严重的Python旧项目，需要在不破坏线上行为的前提下，让代码可读、可测、可改。
第一步：给关键函数补上行为快照测试
没有测试就动手重构，等于蒙眼拆炸弹。先用Cursor的AI指令生成“行为快照测试”——它不验证逻辑对错，只锁定当前输入→输出关系。
选中待重构函数 → 右键 → Ask Cursor → 输入：“为这个函数生成 pytest 行为快照测试，覆盖所有分支和边界值，不要 mock 任何东西，只 assert 返回值。”
Cursor会自动分析函数调用路径、参数类型、if/else分支、异常抛出点，并生成带注释的测试文件。生成后立刻运行：pytest test_snapshot.py --tb=short。如果失败，说明原函数本身就有未文档化的隐式行为，先记下差异点，别急着改代码。
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【必须确认所有测试通过后再进入下一步】
第二步：用AI识别并提取重复逻辑
旧项目里最常见的是“看起来像、但参数名不同”的三段式操作：读配置→校验→转换。Cursor能批量定位这类坏味道。
打开命令面板（Ctrl+K）→ 输入“Find duplicate logic” → 选择作用域为整个项目 → 等待AI扫描完成。
它会列出相似度 >85% 的代码块组，每组附带结构对比图和建议提取函数名。比如把散落在 user.py、order.py、report.py 里的三段“解析时间字符串 + 转本地时区 + 格式化”合并为 parse_and_localize_datetime(raw: str) → datetime。
点击任一组右侧的 Extract as function，Cursor自动生成新函数、修改原调用点、更新类型提示。注意：它默认把新函数放在 utils/common.py，【你必须手动检查该路径是否已在 gitignore 或被其他模块循环导入】，否则会导致启动时报 ImportError。
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第三步：安全重命名与解耦依赖
变量名如 data_dict、temp_list、res 是理解障碍，也是重构起点。Cursor的重命名不是简单替换，而是语义感知的。
将光标停在 data_dict 上 → 按 Ctrl+R → 输入更准确的名字，比如 raw_user_profile → 回车。
Cursor会高亮所有引用点，包括字符串拼接中的 "user_" + data_dict["id"] —— 这种地方它不会改，因为无法确定语义。你得人工判断：这里到底要的是 ID 字符串，还是整个 profile？如果是前者，就该改成 raw_user_profile["id"]；如果是后者，说明这行代码本身就有设计缺陷，先加 TODO 注释，暂缓处理。
对类方法做依赖解耦时，用 Cursor 的 Extract parameter 功能。例如把 def process_order(self, order_id): ... self.db.execute(...) ... 中的 self.db 提取为参数 → 自动变成 def process_order(db_conn, order_id):。这一步做完，立刻就能写单元测试，不用再 mock 整个类实例。
第四步：用AI驱动模块结构优化
当 core.py 文件长达 2300 行、导入了 17 个模块却只用了其中 3 个，就是结构腐化的明确信号。Cursor能基于调用关系图建议拆分方案。
右键项目根目录 → Analyze project structure → 等待 10–30 秒（取决于项目大小）→ 查看生成的依赖热力图。
重点关注标红的“中心枢纽模块”（被引用最多但自身也重度依赖外部）和“孤岛模块”（只被一处调用、无外部依赖）。对前者，用 Cursor 的 Split module 功能，指定拆分粒度（按功能域 / 按数据流向 / 按调用频次），它会自动创建新包、迁移代码、修正 import 路径、更新 __init__.py。
对后者，直接拖进对应领域包，比如 legacy_csv_parser.py 就该归入 data_ingestion/，而不是留在顶层。Cursor不会帮你做这步移动，但会在建议列表里标注“Move to data_ingestion and remove from root”。
执行拆分后，立刻运行 python -m py_compile . 检查语法，再跑一遍全部快照测试。只要这两关过，模块结构优化就算落地。
