Ứng dụng Fujitsu Chuyển đổi 5 phương pháp thay thế và quy trình dùng thử miễn phí (phiên bản 2026)

Các điểm chính của bài viết này Biến đổi ứng dụng Fujitsu do Fujitsu Kozuchi cung cấp là một SaaS đọc mã nguồn cũ như COBOL và tự động tạo tài liệu thiết kế. Hàng có sẵn trong nước bắt đầu vào ngày 30 tháng 3 năm 2026. Tuy nhiên, giá công khai vẫn chưa được công bố nên trước tiên chúng tôi sẽ yêu cầu bạn báo giá. Để đáp lại các yêu cầu như “Tôi muốn tự mình dùng thử trước đó” hoặc “Tôi muốn làm nó rẻ hơn”, có năm con đường thay thế: một agent mã hóa AI có mục đích chung, phân tích tĩnh nguồn mở, một hệ thống cho phép bạn đọc và trả lời các tài liệu nội bộ (RAG), hỗ trợ hiện đại hóa từ các công ty khác và chuyển sang dịch vụ cấp cao hơn. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tổ chức trục quyết định và quy trình xác minh có thể được bắt đầu miễn phí.

Hộp thông tin Ban biên tập

Hệ thống thông tin/SIers muốn tạo tài liệu thiết kế từ các tài sản cũ như COBOL

Ngày 30 tháng 3 năm 2026, SaaS cho Nhật Bản

Có thể xuất ra tài liệu thiết kế tiếng Nhật. Sự thống nhất về thuật ngữ phụ thuộc vào việc thiết kế các hướng dẫn

Bước ngoặt lớn nhất là có lấy được nguồn ra hay không. Có những trường hợp yêu cầu cấu hình tại chỗ/VPC.

Xác nhận lần cuối: Ngày 26 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

“Có một đống COBOL không còn tài liệu thiết kế nên không ai có thể giải thích được bên trong có gì.” Nếu bạn là người dùng hệ thống thông tin trong tình huống này, lẽ ra bạn nên tìm kiếm tên dịch vụ mới của Fujitsu và kết thúc tại đây. Tôi sẽ đặt câu trả lời đầu tiên. Trước khi nhận được báo giá ngay lập tức, cách nhanh nhất là chỉ tạo một tài liệu thiết kế bằng cách sử dụng AI agent có mục đích chung. Chất lượng đạt được từ quá trình này sẽ trở thành tiêu chuẩn đánh giá cho tất cả các ước tính.

Fujitsu Application Transform là loại dịch vụ gì?

Fujitsu Application Transform do Fujitsu Kozuchi cung cấp là một SaaS sử dụng thế hệ AI để phân tích mã nguồn của các hệ thống hiện có và tự động tạo lại các tài liệu thiết kế. Theo thông báo của Fujitsu, việc cung cấp trong nước sẽ bắt đầu vào ngày 30 tháng 3 năm 2026 và được cho là sẽ giảm khoảng 1/30 thời gian tạo tài liệu thiết kế.

Nó dựa trên "dịch vụ đảo ngược tài liệu thiết kế" tạo ra các đặc tả chương trình và sơ đồ luồng công việc từ nội dung ứng dụng. Ý tưởng là bổ sung AI thế hệ vào nó và biến nó thành SaaS mà bất kỳ ai cũng có thể đăng ký.

COBOL được đề cập như một mục tiêu. Đây là một điểm quan trọng. Dịch vụ này nhắm thẳng vào các lĩnh vực mà các công cụ AI đa năng còn yếu nhất.

Hơn nữa, người ta đã thông báo rằng các chức năng viết lại mã nguồn hiện có cho tương lai sẽ dần được bổ sung trong năm tài chính 2026. Nói cách khác, nó được thiết kế để mở rộng ra ngoài việc chỉ "đọc" đến "viết lại".

Nói cách khác, mặc dù hướng đi của chức năng là rõ ràng nhưng rất khó để dự đoán giá của dịch vụ này. Đây chính là động lực để tìm kiếm các giải pháp thay thế.

Tại sao nhiều người tìm kiếm “sự thay thế”?

Lý do xảy ra các tìm kiếm thay thế là tập trung vào "lối vào nặng nề" hơn là thiếu chức năng. Có ba điều: không đọc được giá, không qua được khâu phê duyệt, và không ra được quyết định thuê ngoài nguồn.

Khi quá trình tiến triển từ yêu cầu đến ước tính và thống nhất về PoC (triển khai thí điểm), có thể mất vài tuần đến vài tháng để bắt đầu. Trong khi đó, những người chịu trách nhiệm về hệ thống kế thừa không thể tiến lên phía trước.

Một vấn đề khác là quyết định lấy mã nguồn ra. Trong các dự án tài chính và công cộng, quá trình phê duyệt dừng lại khi mã được gửi đến SaaS bên ngoài. Ở đây chúng ta không nói về công nghệ mà là về các quy định nội bộ. Tôi không thể giải quyết vấn đề ngay cả khi tôi thay đổi công cụ.

Và sau đó là vấn đề về quy mô. Thành thật mà nói, việc xây dựng một hệ thống hiện đại hóa quy mô lớn cho một tài sản nhỏ với hàng chục nghìn bước thực sự là vượt quá thông số kỹ thuật.

Fujitsu cũng cung cấp các tùy chọn hàng đầu. Vào ngày 14 tháng 7 năm 2026, Fujitsu đã công bố cung cấp Dịch vụ hiện đại hóa dựa trên AI của Fujitsu trong nước, kết hợp Kozuchi, mô hình ngôn ngữ quy mô lớn Takane của riêng họ và các mô hình bên ngoài bao gồm Claude của Anthropic, đồng thời thông báo rằng dịch vụ này sẽ đẩy nhanh quá trình đổi mới di sản lên 40%. Đối với những cải tạo quy mô lớn, đây là sự lựa chọn tốt nhất thay vì chỉ Chuyển đổi ứng dụng.

Bạn muốn thử một điều gì đó nhỏ và nhanh chóng hay bạn muốn chịu trách nhiệm về sự đổi mới của toàn công ty? Đây là nơi con đường bị chia cắt.

Tôi cũng muốn đọc nó

3 cách chạy trình bảo vệ màn hình DVD miễn phí và các bước tạo trình bảo vệ màn hình DVD của riêng bạn bằng AI

Chúng tôi đã tóm tắt các bước để làm cho biểu tượng DVD hiển thị xung quanh màn hình bằng ba cách: trình duyệt, phần mềm phân phối miễn phí và tự chế. Chúng tôi đã đề cập đến mọi thứ bạn có thể làm mà không do dự, bao gồm cả vị trí đặt nó trên Windows 11 và macOS, cách xác định các tệp .scr đi lạc, cách xảy ra các lần chạm góc và quy trình tạo phiên bản 50 dòng của riêng bạn bằng công cụ mã hóa AI.

Ngày 6 tháng 8 năm 2026

7 lựa chọn thay thế cho MAI-Cyber-1-Flash — Chọn từ miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)

MAI-Cyber-1-Flash bên trong MDASH là quyền truy cập đã được Azure AI Foundry kiểm duyệt. Đối với các nhóm phát triển không thể sử dụng ngay, chúng tôi đã tổ chức 7 ứng cử viên thay thế theo mức độ sử dụng, từ hệ thống nguồn mở miễn phí đến các dịch vụ thương mại có thể vận hành bằng tiếng Nhật.

Ngày 6 tháng 8 năm 2026

3 điều cần quyết định trước khi lựa chọn phương án thay thế

Những người thất bại trong việc lựa chọn giải pháp thay thế bắt đầu sử dụng các công cụ. Ba điều bạn cần quyết định trước tiên là liệu bạn có thể phát hành tài liệu nguồn hay không, ai sẽ đọc thiết kế và quy mô tài sản của bạn sẽ là bao nhiêu.

Tôi có thể gửi mã nguồn ra ngoài công ty được không? Nếu bạn có thể gửi nó, các AI agent và SaaS đều là ứng cử viên. Nếu không gửi được, các ứng viên sẽ bị thu hẹp xuống còn hai lựa chọn: “mã nguồn mở chạy tại chỗ” và “dịch vụ thương mại chạy trong khu vực kín”. Một nửa số lựa chọn sẽ biến mất chỉ với một câu hỏi này.

Ai đọc tài liệu thiết kế? Nếu đó là tài liệu nội bộ được đọc bởi các thành viên bảo trì, nó sẽ hoạt động ngay cả khi nó hơi thô. Nếu nó được gửi dưới dạng đặc tả đơn hàng, điều cần thiết là thuật ngữ phải thống nhất và định dạng nhất quán, việc giao việc đó cho AI là chưa đủ.

Quy mô của tài sản. Những gì bạn cần là khác nhau giữa 10.000 bước và 1 triệu bước. Vấn đề trước có thể được giải quyết bằng cách cải thiện các hướng dẫn và vấn đề sau là vấn đề về cơ sở hạ tầng phân tích và quy trình làm việc.

Nếu ba mục trở lên ở phía bên phải của bảng này áp dụng cho bạn, thì việc nhận báo giá từ dịch vụ ban đầu hoặc dịch vụ cấp cao hơn sẽ nhanh hơn là tìm kiếm một giải pháp thay thế. Nếu bạn có nhiều bên trái hơn, phương pháp sau sẽ có tác dụng.

Các lựa chọn thay thế được chia thành 5 phương pháp

Các ứng cử viên thay thế có thể được tổ chức thành năm loại: AI agent có mục đích chung, cấu hình nguồn mở, cấu hình RAG, dịch vụ hỗ trợ từ các công ty khác và chuyển sang các dịch vụ cấp cao hơn. Mỗi loại đều có điểm mạnh và chi phí hoàn toàn khác nhau.

Đầu tiên, hãy đặt bức tranh lớn.

Nói cách khác, kết hợp ① và ② rồi tự mình xoay là cách vào nhanh nhất và rẻ nhất. Chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về hai điều này dưới đây.

Claude Code là một agent mã hóa AI sử dụng Claude của Anthropic để yêu cầu công việc phát triển từ thiết bị đầu cuối hoặc IDE. Đọc cơ sở mã của bạn, chỉnh sửa nhiều tệp, sửa lỗi, cấu trúc lại và chạy thử nghiệm bằng hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Thông qua các công cụ dòng lệnh như tích hợp Git và MCP, chúng tôi cũng hỗ trợ xác nhận vấn đề, tạo PR và kết nối với các công cụ phát triển bên ngoài. Nó phù hợp cho các nhà phát triển muốn hợp lý hóa việc bảo trì và bổ sung các chức năng cho các dự án hiện có cũng như các kỹ sư muốn giao phó công việc triển khai cho AI trong quá trình phát triển nhóm.

Phương pháp nào thực tế hơn nếu bạn muốn bắt đầu miễn phí?

AI agent có mục đích chung trong ① là miễn phí và tạo ra kết quả. Nó có thể được chèn trực tiếp vào môi trường phát triển hiện có và tài liệu thiết kế đầu tiên sẽ được phát hành cùng ngày.

Cụ thể, các ứng cử viên bao gồm các AI agent dựa trên thiết bị đầu cuối như Claude Code, các AI agent tích hợp với trình soạn thảo như GitHub Copilot và Cursor, cũng như các tiện ích mở rộng hướng đến nguồn mở như Cline và Continue. Chọn dựa trên kích thước của bậc miễn phí và giới hạn trên về số lượng mã có thể xử lý.

Nó đơn giản. Tất cả những gì bạn phải làm là yêu cầu họ đọc toàn bộ chương trình và nói với họ, ``Vui lòng tóm tắt các đầu vào, đầu ra, điều kiện xử lý và các tài nguyên bên ngoài cần gọi cho chương trình này trong một đặc tả dạng bảng.''

Kết quả thu được ở đây sẽ là yếu tố quyết định. Sau khi có tài liệu thiết kế có thể đọc được, bạn có thể xử lý tối đa hàng tá tài liệu cùng một lúc. Nếu nó không xuất hiện thì đã đến lúc thực hiện ② và ④.

Nói tóm lại, cách an toàn nhất để tiếp tục là trước tiên hãy cảm nhận về loại tích hợp trình soạn thảo, sau đó sử dụng loại thiết bị đầu cuối để xử lý hàng loạt thực tế. Nếu bạn muốn xem xét kỹ hơn việc chọn công cụ, các tùy chọn chính được tóm tắt trong danh sách danh mục mã hóa AI.

GitHub Copilot là trợ lý mã hóa AI giúp các nhà phát triển viết mã trong trình soạn thảo và trên GitHub. Chúng tôi hỗ trợ hoàn thiện mã theo ngữ cảnh bạn đang nhập, tư vấn triển khai qua trò chuyện cũng như giải thích về mã hiện có và đề xuất sửa đổi. Nó cũng có thể được sử dụng với CLI và các IDE tương thích, cho phép bạn thực thi các lệnh và lập kế hoạch thay đổi tệp bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó phù hợp với những người dùng coi trọng tốc độ triển khai và cải thiện chất lượng trước khi xem xét, từ các nhà phát triển cá nhân viết mã hàng ngày cho đến các nhóm.

Bạn có thể đi bao xa chỉ với nguồn mở?

"Cấu trúc" có thể được trích xuất hoàn toàn chỉ bằng mã nguồn mở. Cái không thể rút ra được chính là ý nghĩa. Nếu bạn vẽ đường sai, thời gian sẽ tan chảy.

Đọc nguồn bằng bộ phân tích cú pháp, trích xuất các mối quan hệ gọi và tệp I/O, rồi vẽ nó dưới dạng sơ đồ. Phần này là miền độc quyền của mã nguồn mở. Bằng cách kết hợp các nền tảng phân tích cú pháp như tree-sitter và ANTLR, hệ thống xử lý COBOL của GnuCOBOL, hệ thống tham chiếu chéo của Doxygen và hệ thống sơ đồ của PlantUML và Nàng tiên cá, có thể tạo sơ đồ luồng công việc với độ chính xác đáng kể.

Hơn nữa, có một lợi thế quyết định. Không một byte mã nào được đưa ra ngoài. Tại những địa điểm cấm mang đồ ra ngoài, đây là lý do để thuê họ.

Mặt khác, một biểu thức giống như nghiệp vụ chẳng hạn như ``Quy trình này xác định cuối tháng'' không thể được biểu thị thông qua phân tích cú pháp. Đó là công việc của AI hoặc con người.

• Trích xuất cấu trúc (gọi các mối quan hệ, luồng biến, I/O tệp) → mã nguồn mở là đủ
• Tạo sơ đồ (luồng công việc, sơ đồ quan hệ mô-đun) → mã nguồn mở là đủ
• Ý nghĩa liên quan đến kinh doanh → Bắt buộc phải có AI hoặc con người
• Thống nhất thuật ngữ và định dạng → Bảo mật con người bằng cách chuẩn bị mẫu

Giải pháp thực sự là tạo ra một bộ xương bằng mã nguồn mở và để AI chỉ viết những câu có ý nghĩa. Ở dạng này, chỉ thông tin cấu trúc trừu tượng được hiển thị chứ không phải bản thân mã.

Chất lượng hồ sơ thiết kế của Nhật Bản như thế nào?

Bản thân sản lượng của Nhật Bản không phải là vấn đề. Điểm mấu chốt là phải phù hợp với thuật ngữ của công ty và định dạng của tài liệu thiết kế.

Tất cả các mô hình AI lớn đều có thể viết tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Nhật. Nếu bạn tạo một bảng có các tiêu đề như "Mục đầu vào", "Tổng quan về quá trình xử lý" và "Hệ thống bất thường", bảng đó sẽ xuất hiện ở định dạng có thể đọc được.

Vấn đề là sự rung chuyển. Quá trình tương tự đôi khi được viết là “quy trình kết thúc” hoặc “quy trình kết thúc”. Sự biến động này có thể được giảm bớt đáng kể bằng cách đưa trước bảng chú giải các thuật ngữ của công ty.

Cụ thể, chúng tôi cung cấp cho họ một tài liệu thiết kế hiện có dưới dạng `` mô hình '' và hướng dẫn họ `` vui lòng xuất nó theo định dạng và thuật ngữ này. '' Độ chính xác cao hơn so với viết từ con số 0.

Nguy hiểm nhất là lần đoán thứ ba. AI nói dối như vậy (hallucination) cũng xảy ra trong các tài liệu thiết kế. Chỉ cần làm rõ quy tắc "ghi dưới dạng không xác định" ngay từ đầu sẽ thay đổi lượng đánh giá.

Tóm tắt cho đến nay: Các lựa chọn thay thế chính là (1) AI agent có mục đích chung và (2) phân tích tĩnh mã nguồn mở. Cái trước mạnh về gán nghĩa, còn cái sau mạnh về trích xuất cấu trúc và cấm lấy ra. Chất lượng của tiếng Nhật phần lớn được quyết định bởi việc thiết kế các hướng dẫn. Những rủi ro còn lại là các trường hợp và chi phí cụ thể của COBOL.

Những điểm cần đặc biệt cẩn thận với nội dung COBOL

Nguyên nhân khiến các AI agent đa năng gặp rắc rối với COBOL không nằm ở bản thân ngôn ngữ mà nằm ở `` phương ngữ '' và '' độ dài tệp. '' Lý do tại sao dịch vụ chính lại nhắm mục tiêu rõ ràng vào khu vực này là vì đây là một khu vực khó.

Cú pháp mở rộng dành riêng cho nhà sản xuất, định nghĩa phân tán với mệnh đề COPY và cộng tác với JCL. Đây là những lĩnh vực mà dữ liệu đào tạo khan hiếm và AI khó đưa ra suy luận.

Có ba cách để giải quyết nó. Mở rộng mệnh đề COPY trước rồi mới đọc. Bao gồm JCL trong đầu vào tài liệu thiết kế. Chia một dòng thành các đơn vị chức năng và sau đó xử lý. Chất lượng đầu ra thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào việc bạn có thực hiện quá trình tiền xử lý này hay không.

Nếu vẫn chưa đạt được độ chính xác, bạn không nên ép buộc nó bằng một công cụ đa năng. Đối với những tài sản có hàng trăm nghìn bước và phương ngữ phong phú, các dịch vụ thương mại ④ và ⑤ dễ dàng phát huy hiệu quả. Một quyết định câu giờ.

Trong bối cảnh kiểm kê hệ thống nội bộ, cách chọn công cụ AI kiểm toán nội bộ có thể hữu ích. Thủ tục tổ chức "những gì còn lại là tài sản" từ góc độ kiểm toán gần giống như ý tưởng kiểm kê kế thừa.

Chi phí sẽ thay đổi như thế nào? Khái niệm ước tính

Chi phí của các phương pháp thay thế được xác định không phải bằng phí cấp phép mà bằng “số giờ một người dành để chạm vào thiết bị”. Nếu bạn mắc lỗi ở đây, những thứ được cho là miễn phí cuối cùng sẽ trở thành thứ đắt nhất.

Chi phí trực tiếp cho một AI agent có mục đích chung dao động từ vài nghìn yên Nhật đến hàng chục nghìn yên Nhật mỗi người mỗi tháng. Ngay cả khi bạn sử dụng tính năng thanh toán theo nhu cầu sử dụng API, bạn sẽ không tốn nhiều chi phí để tạo vài chục tài liệu thiết kế.

Điều quan trọng là chi phí lao động cho quá trình xử lý trước và xem xét. Bao gồm cả việc chia nhỏ, mở rộng mệnh đề COPY và kiểm tra đầu ra, mỗi file mất từ ​​30 phút đến 1 giờ. Đối với 100 cuốn sách sẽ mất từ ​​50 đến 100 giờ.

Nói cách khác, ① rẻ hơn rất nhiều khi số lượng trường hợp ít và khi số lượng trường hợp tăng lên, khoản đầu tư tự động hóa vào ② sẽ được phục hồi và khi số lượng tăng hơn nữa, việc thuê ngoài số lượng lớn ④ và ⑤ sẽ trở nên thuận lợi. Bước ngoặt đại khái là khoảng “vài trăm dòng”. Bắt đầu bằng cách đếm tài sản của công ty bạn.

Làm thế nào để bạn vạch ra ranh giới giữa bảo mật và liệu nó có thể được gỡ bỏ hay không?

Việc mã nguồn có thể được gửi đến các dịch vụ bên ngoài hay không được xác định bởi các quy định nội bộ chứ không phải công nghệ. Nếu bạn tiếp tục làm điều này một cách mơ hồ, mọi thứ sẽ đảo lộn sau PoC.

Có ba điểm cần kiểm tra. Rằng dữ liệu được truyền sẽ không được sử dụng để đào tạo, dữ liệu sẽ được lưu trữ trong bao lâu và quốc gia nơi chứa dữ liệu. Tất cả các kế hoạch lớn của công ty đều loại trừ rõ ràng việc sử dụng nghiên cứu, nhưng điều quan trọng là phải biết các điều khoản liên quan trong hợp đồng.

Có hai giải pháp thiết thực nếu bạn không thể gửi nó. LLM cục bộ được sử dụng thông qua Cline hoặc Continue hoặc cấu hình mã nguồn mở trong ② được sử dụng để chỉ trích xuất cấu trúc. Cái trước làm giảm độ chính xác và cái sau không mang lại ý nghĩa gì. Tuy nhiên, nó vẫn tốt hơn nhiều so với việc phá vỡ các quy tắc.

Nếu bạn muốn có cái nhìn tổng thể về các sản phẩm bảo mật liên quan đến AI, các công cụ liên quan sẽ được nhóm lại với nhau trong danh mục bảo mật AI.

Cline là một agent mã hóa AI nguồn mở hỗ trợ tạo, sửa đổi và xác nhận thực thi mã trên VS Code. Nó có thể đọc các tệp trong dự án của bạn và chỉnh sửa chúng trong khi trình bày những điểm khác biệt và thậm chí còn gợi ý chạy các lệnh đầu cuối nếu cần. Bằng cách kết hợp các hoạt động của trình duyệt và kiểm tra lỗi, bạn có thể tiến hành triển khai, gỡ lỗi và tái cấu trúc trong IDE. Nó phù hợp cho các nhà phát triển muốn chọn sử dụng mô hình AI nào và cho các nhóm muốn sử dụng hỗ trợ phát triển tự động với cơ sở mã hiện có của họ.

Thủ tục xác minh để xác định trong 4 tuần

Trước khi dành nhiều tháng để chọn nhà cung cấp, bạn có thể tìm hiểu xem liệu tài sản của mình có thể được AI đọc chỉ sau bốn tuần hay không. Có kết quả này trong tay sẽ giúp việc đánh giá ước tính dễ dàng hơn nhiều.

Đây là cách để tiến hành.

Nếu mất ít hơn 30 phút cho mỗi chai trong tuần thứ ba, bạn nên tự mình xoay sở. Nếu phải mất hơn hai giờ để hoàn thành một video thì đã đến lúc nhận được báo giá cho một dịch vụ thương mại.

Mẫu thiết kế được tạo trong quá trình xác minh này có thể được sử dụng trong quá trình đàm phán kinh doanh với nhà cung cấp. Bạn có thể hỏi một cách cụ thể, “Liệu chúng tôi có thể tạo ra chất lượng bằng hoặc tốt hơn thế này không?” Đây chính là lúc nó phát huy tác dụng.

Nếu bạn muốn hợp lý hóa quy trình nghiên cứu của mình, hãy xem hướng dẫn đầy đủ của Felo để biết các bước tăng tốc độ thu thập thông tin tiếng Nhật, điều này sẽ rút ngắn thời gian so sánh các nhà cung cấp.

Ban biên tập Phán quyết

Chuyển đổi ứng dụng Fujitsu do Fujitsu Kozuchi cung cấp là một dịch vụ tốt dành cho các trang web quy mô lớn có tài sản COBOL. Tuyên bố giảm việc tạo tài liệu thiết kế xuống khoảng 1/30 chỉ ra chính xác rằng yếu tố hạn chế tỷ lệ trong đổi mới kế thừa là “hiểu nội dung”. Công ty đang đi đúng hướng, bao gồm cả kế hoạch mở rộng chức năng xây dựng lại vào cuối năm 2026.

Tuy nhiên, đây không phải là dịch vụ sẽ được sử dụng lần đầu tiên bởi những người chỉ muốn biết nội dung của hàng chục nghìn bước. Chỉ cần giá công khai chưa được công bố thì việc vào cửa chắc chắn sẽ là đàm phán làm ăn. Việc thử ba bài kiểm tra với một AI agent có mục đích chung sẽ nhanh hơn nhiều so với việc dành vài tuần cho nó. Bạn sẽ nhận được câu trả lời trong một ngày.

Quyết định này rất đơn giản. Nếu bạn có hơn vài trăm cuốn sách về COBOL và có một phương ngữ mạnh về COBOL và không còn ai trong công ty của bạn có thể đọc nó, thì lựa chọn tốt nhất của bạn là tham khảo ý kiến ​​của công ty ban đầu hoặc Dịch vụ hiện đại hóa dựa trên AI cấp cao hơn. Ngoài ra, sự kết hợp giữa các AI agent có mục đích chung và mã nguồn mở sẽ đủ để chiến đấu.

Bên tự tiến hành xác minh cũng mạnh mẽ hơn trong đàm phán kinh doanh. Bởi vì chúng tôi có các tiêu chuẩn chất lượng trong tầm tay. Không có lý do gì để không sử dụng các con chip thương lượng có thể được tạo ra miễn phí.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

Q. Chi phí chuyển đổi ứng dụng của Fujitsu là bao nhiêu?

Không được xuất bản. Tài liệu thông báo của Fujitsu bao gồm ngày ra mắt và phần giải thích về các tính năng, nhưng không có bảng giá nên các ước tính riêng lẻ sẽ được cung cấp dựa trên yêu cầu. Nếu bạn muốn biết ý tưởng về ngân sách của mình, mọi việc sẽ diễn ra nhanh hơn nếu bạn sắp xếp số lượng tài sản của công ty và ngôn ngữ mục tiêu trước khi tư vấn.

H. Tôi có thể làm điều tương tự miễn phí không?

Nếu bạn tập trung vào một điểm, tạo tài liệu thiết kế, bạn có thể làm được khá nhiều việc với bậc miễn phí của agent mã hóa AI đa năng. Tuy nhiên, việc xử lý trước và xem xét luôn được yêu cầu. "Miễn phí" đề cập đến phí giấy phép và không có nghĩa là số giờ làm việc là miễn phí.

H. Liệu nó có thể được hoàn thành chỉ bằng nguồn mở không?

Các sơ đồ tương ứng với các mối quan hệ cuộc gọi và luồng công việc có thể được tạo bằng cách sử dụng các công cụ tạo sơ đồ và phân tích cú pháp mã nguồn mở. Điều không thể tạo ra là một văn bản giải thích có nội dung: ``Quy trình này có ý nghĩa gì về mặt kinh doanh?'' Vai trò đó cần được đảm nhận bởi AI hoặc ai đó hiểu biết về doanh nghiệp.

Q. Liệu nó có chất lượng có thể được sử dụng làm tài liệu thiết kế của Nhật Bản không?

Tôi sẽ rời đi. Tuy nhiên, sẽ luôn có những biến thể về thuật ngữ, vì vậy hãy đưa một tài liệu thiết kế hiện có làm mẫu để sửa định dạng và từ vựng. Một bước này có thể tạo ra sự khác biệt lớn về chất lượng.

H. Nó có thể được sử dụng với các ngôn ngữ cũ ngoài COBOL không?

Phía AI agent đa năng cũng có thể đọc PL/I, VB6, Java cũ, v.v. Trên thực tế, nó có xu hướng chính xác hơn COBOL vì nó có lượng thông tin lớn hơn. Ngay cả trong lĩnh vực mà bạn gặp khó khăn với COBOL, việc các ngôn ngữ khác hoạt động trơn tru cũng không phải là hiếm.

H. Tôi nên làm gì nếu không thể gửi mã nguồn ra bên ngoài?

Một cấu hình thực tế sẽ là trích xuất cấu trúc bằng phân tích tĩnh mã nguồn mở và chỉ truyền thông tin trừu tượng được tạo từ đó tới AI. Hoặc sử dụng một mô hình hoạt động cục bộ. Mặc dù độ chính xác sẽ thấp hơn nhưng chúng tôi sẽ có thể tiến về phía trước trong khi vẫn tuân thủ các quy định.

Q. Sự khác biệt so với các dịch vụ cao cấp hơn của Fujitsu là gì?

Dịch vụ hiện đại hóa dựa trên AI của Fujitsu, được công bố sẽ có mặt tại Nhật Bản vào ngày 14 tháng 7 năm 2026, được cho là sẽ đẩy nhanh tốc độ đổi mới tổng thể di sản lên 40% bằng cách kết hợp các mô hình bên ngoài bao gồm Kozuchi, Takane và Claude. Thay vì Chuyển đổi ứng dụng, tập trung vào việc tạo ra các tài liệu thiết kế, nó được định vị để xử lý toàn bộ dự án cải tạo. Nếu bạn đang lên kế hoạch cải tạo toàn công ty thì đây là nơi nên đến.

H. Tôi có thể sử dụng tài liệu thiết kế đã tạo để đặt hàng các thông số kỹ thuật không?

Hãy tránh nó như vậy. Vì thiếu nền tảng kinh doanh không thể đọc được từ mã nên cần phải có sự đánh giá của con người. Sự hiểu biết đúng đắn là nó có giá trị lớn như một điểm khởi đầu.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

Khi chọn một agent để sử dụng cho việc xác minh của riêng bạn, sự so sánh dưới đây sẽ hữu ích.

• So sánh mã Claude và GitHub Copilot
• So sánh Cursor và GitHub Copilot
• So sánh Cline và Continue
• So sánh mã Devin và Claude
• So sánh Claude và ChatGPT
• Danh sách các lựa chọn thay thế cho Mã Claude
• Danh sách các lựa chọn thay thế GitHub Copilot

``loại'' của lựa chọn công cụ vẫn giữ nguyên ngay cả khi trường thay đổi. Quá trình thu hẹp lựa chọn dựa trên quy mô của bậc miễn phí, hỗ trợ của Nhật Bản và liệu nó có phải là nguồn mở hay không là giống nhau khi so sánh các công cụ minh họa AI và so sánh ComfyUI và Stable Diffusion. Nếu bạn gặp khó khăn trong việc quyết định giữa các dịch vụ thương mại và mã nguồn mở, những ý tưởng trong bài viết sau có thể được áp dụng trực tiếp.

Nếu bạn muốn hiểu chiến lược AI của các nền tảng chính, việc kiểm tra quy trình phát hành mô hình bằng hướng dẫn của Meta AI sẽ cho bạn biết các tùy chọn nguồn mở sẽ mở rộng đến mức nào.

Đọc cái này vào lần sau. Đây là cách chọn một công cụ AI kiểm toán nội bộ giải quyết cùng một vấn đề là kiểm kê hệ thống nội bộ từ một góc độ khác. Điều này là do việc quyết định mục tiêu nào trước khi tạo tài liệu thiết kế thực sự là quá trình tốn nhiều thời gian nhất.

Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)

Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.

• Mã Claude — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• GitHub Copilot — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Cline — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Tiếp tục — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• NotebookLM — Trang web chính thức (xem chi tiết)

Bài viết liên quan

• 7 lựa chọn thay thế cho Mã Roo | Chuyển điểm đến để lựa chọn miễn phí, tiếng Nhật và mã nguồn mở (phiên bản 2026)
• IC SWE là gì? Ý nghĩa, trình độ và những công việc sẽ còn tồn tại trong thời đại AI (ấn bản 2026)
• 10 IDE AI có thể được sử dụng thay thế Trae | Chọn từ miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)
• Tab con trỏ Thay thế là gì? Cách chọn nguồn mở/miễn phí (phiên bản 2026)
• Hướng dẫn giới thiệu doanh nghiệp Claude Code | Hợp đồng nhóm và bảo mật bắt đầu từ $20/tháng/2 người (phiên bản 2026)