用经济学模型量化技术债的累积成本。
修复数据库设计缺陷，提升性能与扩展性。
消除“复制粘贴”带来的维护噩梦（DRY原则）。
消除代码中的Magic Number和IP地址。
防范软件供应链攻击（SCA）。
找出系统中的“裸奔”核心代码。
解决“也没人给钱，为什么要还债”的动力问题。
利用静态分析工具持续监控代码质量。
解决“代码即文档”的谎言，建立最小化文档体系。
规划Spring Boot、JDK等核心组件的升级路径。
识别代码逻辑过于复杂的“炸弹”类。
安全、优雅地移除不再使用的老旧接口。
在有限资源下，决定先修哪块烂代码。
让技术债透明化，持续跟踪治理进度。
将技术债与研发效能挂钩，量化其拖累程度。
对技术债务进行盘点、分类与定性，明确敌人在哪里。
解决测试数据匮乏、敏感和依赖生产数据的问题。
规范制品（Jar/Docker Image）的生命周期管理。
集中管理分布式日志，提升排错效率。
实现配置变更“热加载”，无需重启服务。