Spec2COBOLRot：用于现实 COBOL 语料库生成的代理 AI 降级循环

COBOL 仍然被广泛部署，但反映实际生产代码的代表性语料库很少可用，限制了现代化方法的严格基准测试。我们提出了一个系统的代理 AI 管道，用于生成现实的 COBOL 程序，将规范驱动的生成与从实际生产代码中提取的模式和复杂性目标引导的迭代降级相结合。在这里，现实主义被理解为对我们的指标所捕获的生产代码的结构保真度。我们评估降级是否达到目标复杂性级别，同时保留业务行为，并检查来自不同业务领域的三个程序的方法的局限性。结果表明，该管道可靠地生成语法有效的程序，并将其推向现实的结构复杂性。然而，保留业务行为并不总是通过构建来实现，并且独立于业务逻辑的目标结构度量可能会产生复杂性无法反映合理维护历史的程序。我们讨论了这些限制，并概述了一个更现实的替代方案作为未来工作的方向，沿着模拟的开发历史从头开始生成遗留程序。