AI輔助需求規格描述評審

PetterLiu發表於2024-11-05
AI

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1. 背景

軟體需求規格說明書（SRS）是軟體專案中定義系統需求的關鍵文件，涵蓋了功能、效能、設計限制等需求細節。SRS的質量直接影響到整個專案的成敗，確保文件清晰、準確、無歧義是產品成功的基礎。然而，由於需求規格描述的複雜性和人工審查過程的主觀性，手動評審往往耗時且容易出現疏漏。

為了提升評審效率和精度，越來越多的軟體團隊開始考慮引入人工智慧（AI）技術輔助SRS文件的自動化評審。AI的自然語言處理（NLP）技術能夠快速識別文件中的歧義、重複和不一致的表述，從而減少人為誤判，並提升文件評審過程的全面性和一致性。

2. 痛點

  • 效率低下：人工評審SRS文件通常需耗費大量時間，而評審過程複雜繁瑣，尤其是文件內容龐大時，審閱週期較長。
  • 錯誤遺漏：需求表述中的歧義、不一致和遺漏內容難以被完全檢測出來，尤其是在多輪評審中，容易因重複的內容而出現遺漏。
  • 主觀性強：人工評審人員對需求的理解各異，容易造成不同的解讀，導致需求不一致的理解，影響後續設計和開發。 特別對於某些領導一句話的需求。
  • 評審反饋週期長：在快速迭代的專案中，手動評審導致反饋週期拉長，影響產品開發的速度和專案的進度。

3. 實踐

為了克服這些挑戰，以下是使用AI輔助進行SRS評審的實施步驟，以下我們使用專案實踐中[需求卡片模板]為例


提示詞

我們已定義的需求描述卡片模板如下，請對我提供的[需求]文字描述，進行詳細分析與評估，指出需求描述存在的問題，是否滿足研發側設計與編碼。

{需求編號：包含“採集時刻 + 採集者”資訊

需求型別：（在進行評審時填寫）功能需求、非功能需求……

來源（Who）：（方便追根溯源）公司提供者：需求提供者的部門、聯絡方式產生需求的客戶：使用者需求的公司、部門、聯絡方式客戶背景資料：受教育程度、崗位經驗、其他與本單項需求相關經驗

場景（Where、When）：產生該需求的使用者活動特定的時間、地理、環境

描述（What）：用（主語+謂語+賓語）的語法結構，禁止使用修飾語句

原因（Why）：（保持懷疑的心，很多時候理由是假想出來的）

驗收標準（How）：
1. 用量化的語言
2. 無法量化尋找標竿

需求重要性權重（How much）：
滿足後（1一般~5非常高興）
未實現（1略感遺憾~5非常懊惱）

需求生命特徵（When）：
1. 需求的緊急度
2. 時間持續性

需求關聯（Which）：
1. 人：需求關聯的使用者影響人物
2. 事：需求關聯的使用者業務與關聯需求編號
3. 物：需求關聯的客戶系統、裝置；需求關聯的公司產品及版本
參考材料：在需求採集活動中的輸入材料，僅僅輸入援用的條目、章節

競爭者對比：（按照1分差~10分好進行評估）
1. 競爭者對該需求的滿足方式
2. 使用者、客戶對競爭者及公司在該需求的評價

說明：需求特徵的描述，通常有如下幾個維度：重要性（細分為“滿足後、未實現”，或者說“基本、擴充套件、增值”，參見KANO模型）、緊急度、持續時間（生命週期）。實用主義的考慮，可以綜合抽象為一個指標：商業價值（或者叫商業優先順序）。然後除以開發量就得到了“價效比”，我們先做價效比高的需求。}


ChatGPT 4o


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GPT幫助我們指出需求描述存在的不足，還幫助完善需求規則


DeepSeek

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清晰判斷出不足


通義千問2.5

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通義更多是補寫與格式化


5.進一步

  • 文字解析和預處理
    透過NLP技術對SRS文件進行文字解析和預處理，包括詞性標註、實體識別、句法分析等，以理解文件的語義結構。基於此步驟，AI能夠識別出關鍵需求、系統限制和設計約束。

  • 需求一致性和歧義檢測
    利用AI模型檢測需求描述中的歧義、不一致和潛在衝突。例如，透過訓練模型識別諸如“可能”、“應該”等模糊詞彙，並提出相應的替換建議，以提升描述的清晰度和準確性。

  • 需求完整性檢查
    透過比對SRS文件內容與標準模板、行業基準，識別出需求中缺失的關鍵元件，如特定的邊界條件、使用者角色或異常處理場景，確保需求的全面性。

  • 用例和需求的對映
    AI輔助審查需求與對應用例之間的關係，檢測文件中需求和用例的正確對映，以確保每個需求都有相關的實現用例支援，並識別出遺漏的關聯需求。

  • 生成改進建議和評審報告
    透過AI生成自動化的改進建議和詳細評審報告，包含潛在的改進點、風險提示、歧義描述等。評審人員可結合報告中的內容，進一步最佳化需求描述，縮短評審時間。


    • 6.總結

    • 提高評審效率：AI自動化評審能夠快速篩查大量內容，並實時生成反饋報告，縮短需求文件的評審週期，確保專案進度。
    • 提升文件質量：藉助AI的語言識別能力，能夠發現需求中的歧義、不一致，減少需求理解上的偏差，提高文件的準確性和完整性。
    • 減少人為失誤：透過系統化、標準化的評審，減少了手動評審的疏漏和誤判，保證了需求的穩定性和一致性。
    • 降低溝通成本：在AI輔助生成報告的基礎上，減少了評審團隊的溝通成本，使團隊成員對需求的理解更加統一，有助於更好地推進後續開發流程。
    • 加速產品迭代：在快速迭代的開發模式下，AI的引入使得需求評審更加敏捷，幫助團隊迅速響應市場需求的變化。

    透過AI技術輔助SRS文件的評審，企業可實現更高質量的需求管理，並降低專案的開發風險，為實現高效、準確的軟體開發過程提供有力支援。


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    作者：Petter Liu
    出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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