fitten code可在3分钟内自动生成遗留系统数据流向图；需从http路由或消息队列消费者方法首行启动追踪，通过data flow explorer面板展开调用链、跳转跨服务模块、识别字段变形与潜在丢失点。
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当你面对一个包含20多个微服务、日志分散在ELK和Sentry、数据库表关系错综复杂的遗留系统时，手动画数据流向图要花三天——Fitten Code的数据流追踪功能能在3分钟内生成带调用链路和关键字段标注的可视化路径。
识别入口点与核心数据实体
打开主业务文件（如main.py或app.js），将光标定位在HTTP路由处理函数或消息队列消费者方法的第一行。这一步必须做，【Fitten Code只从显式可执行入口开始推导，不会主动扫描全局变量或配置文件】。
选中整个函数体 → 右键 → 选择“Fitten Code – 追踪数据流”。
等待AI分析完成（通常2～8秒），界面右侧会弹出“Data Flow Explorer”面板，顶部显示已识别的根数据对象，例如user_id、order_no、payload等。
逐层展开调用链与跨服务跳转
方法一：点击面板中任意一个数据节点旁的▶图标，自动展开该字段在当前文件内的所有读写操作，包括参数传递、赋值、JSON序列化等。
方法二：当看到箭头指向外部模块（如import utils.db 或 require('kafka-client')），直接点击该模块名，Fitten Code会立即跳转到对应文件并高亮该模块中与该数据相关的所有代码段。
方法三：遇到HTTP请求或RPC调用，面板会自动解析URL路径或服务名，并尝试匹配本地已知的服务注册信息；若未配置服务发现地址，需手动在设置中填入consul或nacos地址，否则跨进程链路将中断。
定位关键转换逻辑与潜在丢失点
第一步：在Data Flow Explorer面板顶部切换为“Transformations”视图。
第二步：观察每条路径上出现的黄色高亮块——这些是AI判定的字段变形点，例如base64解码、时间戳格式转换、敏感字段脱敏等。
第三步：点击任一黄色块，左侧编辑器自动跳转到对应代码行，并在下方展示前后字段值的对比快照（基于静态分析模拟）。
第四步：重点检查红色标记的“⚠️ Possible Loss”节点——这表示字段被重新赋值为null、undefined或空字符串，且后续无校验逻辑。这类节点往往就是线上数据丢失的根源。
