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En desarrollo

vfp-inspect.

Entiende tu sistema Visual FoxPro antes de modernizarlo

Transforma una base Visual FoxPro legada en conocimiento navegable, requisitos trazables y un plan de migración basado en evidencias.

Visual FoxProModernización de sistemas legadosAnálisis de código

Los sistemas Visual FoxPro que sostienen procesos importantes suelen acumular años de reglas de negocio repartidas entre formularios, PRGs, eventos, aliases, work areas, cursores e integraciones. El mayor riesgo de una modernización no es escribir el nuevo sistema: es descubrir demasiado tarde un comportamiento que nadie sabía que existía.

vfp-inspect fue creado para reducir ese riesgo.

Del código legado a un mapa del sistema

La herramienta reconstruye inventario, dependencias, lecturas y escrituras de datos, pantallas y flujos de trabajo, comportamiento estructural, casos de uso, dominios funcionales candidatos, riesgos técnicos, arquitectura de migración y requisitos observados con trazabilidad hasta el código.

¿Qué comportamiento debe sobrevivir a la migración?

vfp-inspect no parte de la premisa de que un archivo VFP deba convertirse en una clase o un servicio equivalente. Primero organiza el comportamiento que debe preservarse; después entrega ese conocimiento a personas y agentes de software.

Evidencia antes que opinión

Clasificación de las conclusiones del análisis
ClaseSignificado
ObservedRespaldada directamente por el código analizado.
InferredInterpretación probable que aún necesita validación.
Open questionComportamiento que no pudo determinarse con seguridad.

Explora visualmente

vfp-inspect web ./meu-projeto

El Web Explorer presenta símbolos, dependencias, pantallas, datos, casos de uso, riesgos, arquitectura de migración y evidencias. Los diagramas Mermaid ayudan a visualizar dependencias, comportamiento, datos, casos de uso y migración.

Modernización incremental

vfp-inspect ayuda a dividir la modernización en capacidades funcionales e incrementos verificables, con coexistencia, una capa anticorrupción cuando sea necesaria, criterios de paridad, validación de datos y rollback.

Para quién

  • Mantenimiento: investigación más rápida y menor dependencia del conocimiento informal del equipo.
  • Arquitectura: acoplamientos y límites candidatos antes de decidir la solución futura.
  • Modernización: requisitos verificables y una secuencia incremental antes de la reescritura.
  • IA aplicada: contexto estructurado y evidencia en lugar de miles de archivos sin un mapa.

Ejemplo de corpus

En AUTOCOM, el corpus utilizado durante el desarrollo, se reconstruyeron:

Casos de uso candidatos
25
Entidades / data targets
46
Eventos de UI
107
Requisitos observados
841

Los 841 requisitos tienen evidencia asociada. Estas cifras describen únicamente el corpus de desarrollo; no prometen resultados universales.

Lo que no prometemos

No prometemos traducción automática perfecta, descubrimiento infalible de comportamiento dinámico, que el uso conjunto implique una clave foránea, que los clusters sean automáticamente microservicios ni sustituir la validación de especialistas.

La propuesta es más útil: reducir la incertidumbre y hacer verificable el conocimiento utilizado para tomar decisiones de mantenimiento y migración.

Conoce. Explora. Verifica. Moderniza.