本文讲述了作者在面对领导要求使用AI一键将.NET遗留项目转换为Java项目并适配私有Java库的挑战。作者尝试使用AI工具，但效果不佳，并向上级提交报告，建议AI辅助而非全自动转换。面对领导坚持“一键转换”的指令，作者需要出具详尽的分析报告，评估各模块的转换可行性、转换率、Bug率及测试成本。文章还提及了领导对AI在数据库业务梳理、报表生成、业务查询以及视频动作分析等方面的其他不切实际的期望。作者肯定了AI在解放生产力方面的作用，但对企业管理中过度鼓吹AI能力、将其视为“银弹”的现象表达了强烈不满。

🎯 **AI在代码转换中的局限性**：尽管领导要求利用AI实现.NET到Java项目的“一键转换”，但实际测试表明，AI工具在处理复杂的遗留项目和适配私有库时效果不佳，存在大量错误和重复生成代码的问题，表明AI目前难以完全替代人工进行大规模、高精度的代码迁移。

📈 **务实的AI应用策略**：作者提交的报告建议将AI定位为代码辅助生成工具，而非全自动转换的解决方案。这种策略强调程序员的主导作用，利用AI的优势进行部分代码生成和辅助，从而提高效率并确保代码质量，这与领导期望的“一键转换”形成了鲜明对比。

📊 **详尽分析报告的挑战**：面对领导要求出具关于模块转换可行性、转换率、Bug率和测试成本的详尽分析报告，作者面临巨大压力，尤其是在缺乏需求支持和资源的情况下，需要深入剖析技术难点，为领导的决策提供依据。

💡 **企业管理中对AI的过度期望**：文章揭示了企业管理层对AI能力的普遍误解和不切实际的期望，例如期望AI在无文档情况下自动梳理数据库业务、生成报表，或通过自然语言交互满足业务查询，甚至进行复杂的视频动作分析。这种“AI万能论”忽视了AI的技术门槛和现实应用限制。

⚖️ **AI赋能与理性认知**：作者肯定了AI在解放生产力、提升工作效率方面的价值，但同时严厉批评了那些在培训中将AI鼓吹为“银弹”、或认为AI能实现全自动代码生成的“弱智领导”。强调了在企业管理中对AI应有理性、客观的认知，避免盲目乐观和不切实际的幻想。

最近领导突发奇想，派我去用 AI 工具把一个数万行的.net 遗留项目转换成 JAVA 项目，还要适配公司私有的 JAVA 库。

当时我就说不行，奈何领导直接说了技术路径：“你给咱们的代码和框架的代码啥的全喂进去然后让它生成就完了呗，什么 Agent ，Manus ，MCP ，RAG 用用“

大概转了两下看了下效果奇差，写了个报告交上去意思是不能做，最好的方法是辅助生成代码。主要设计由程序员进行。

今天领导说不行，必须做到 AI 一键转换，如果转换不了必须出一个详尽的分析报告，哪个模块能转哪个模块不行，转换率多少，BUG 率多少，测试成本怎么样之类。

听起来很合理，但是需求早就没了，这里也只有我一个人。拿出 TRAE 的 builder 对着它 vibe 了半天，trae 上下文过载了开始重复生成代码了，就像我的生命一样无趣且无用。虽然，可我还没有任何思路怎么去写这个报告。

其实领导对 AI 幻想也不是一天两天的事了，包括但不限于写工具让 AI 连接数据库，然后在没有文档的情况下自己从数据库整理业务，生成报表，图表，分析。还要仅通过无需技术背景的对话就能满足业务人员的查询需求；用 CV 在浩如烟海的视频中自动把一个车间工人的动作根据文档拆分成一个又一个微小动作并分析标不标准，统计工时。

这些要求或多或少可能存在合理之处吧？但是没有设备 u ，没有经费，甚至没有人，就是在某一个风和日丽的下午，领导找到我，然后许下一个千年的约定。

我自己在工作中也经常用 AI ，AI 解放了我很多的时间，让我能做更多的事

但是

在企业管理培训里鼓吹 AI 是银弹的只会用 AI 生成狗屁小作文的狗屎讲师，还有那些认为科技公司 60%代码是 AI 生成就意味着 AI 把什么都全自动的弱智领导，我 X 你们 M