本项目是基于 llvm 的 c++ 代码自动转换工具, 用于解决广告模型特征框架迁移中 c++ 抽取类代码的改写问题。
以下简单介绍一下背景, 详细背景介绍可参考 问题描述。
商业化模型链路虽然新的特征使用的是 c++ 特征类的方式，即用 c++ 实现读取 protobuf 数据并进行特征抽取，
但是这种方式存在序列化反序列化开销大、链路难以治理、数据逻辑与计算逻辑耦合严重等问题, 严重影响特征迭代效率。
为了解决以上这些问题，我们需要对整个特征链路进行彻底的改造。从业界的经验来看，迁移 kv 特征是一个比较好的思路，
即将数据迁移成 kv 格式，使用 flatbuffers 等读取性能更好的存储格式，并进行特征抽取。由于中间涉及环节非常多，
为了保证线上效果，我们需要实现特征处理逻辑的平迁, 即两种数据格式对应的数据与特征处理逻辑要完全保持一致, 这是整
个特征迁移项目的基础。但由于历史上已经积累了大量的 c++ 特征抽取类，如果手动改写，工作量非常大，且排查逻辑一致
也会耗费大量精力。
因此，我基于 llvm 实现了自动改写 c++ 特征抽取类的工具，自动将抽取类转换为 kv 特征抽取类，且保证
逻辑完全一致。