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Description
FG 就是 feature gating,简单理解就是一堆 if-else,条件来自线上配置数据,主要是预防某个新特性上线后,存在质量问题,放一定比例的量观测线上情况用的;但是,FG 容易写,但懒得维护,一旦写上就没人想着删掉,导致代码里出现了很多很多 if-else ,并且还很可能嵌套。
这是一个很简单的场景,人力可以维护,但比较繁琐,用 AI 反而很高效了。
怎么个自动删除?
- 先去平台上取数,看那些 FG key 已经全量或已经被删除;
- 扫描仓库,用 ag 找到还在用这个 key 的代码文件;
- 调用 LLM api,让 AI 删除这部分 IF-else 判断逻辑;
- 自动提交代码,创建 PR,跑 CI,跑 test & build & ts check,看看有没有问题;
- 人工 CR 通过后,合入
前面的 1-4 都做成自动化了,每天自动跑。
而且,现在的大模型(Claude sonnet 4.5, GPT-5-codex)效果会比使用 AST 做处理的效果好。