Skill: kingofzhao/intelligent-continuous-re (version 4.1.0)

# Requirements Analysis Skill — 智能持续需求分析 v4 > **Intelligent Continuous Requirements Engineering** > 从模糊想法到持续演化的活需求系统 > 融合：产品经理思维 × 信息系统项目管理 × AI增强工程 × 持续需求管理 ## 核心理念 **v1-v3: 需求是"推演"出来的。** **v4: 需求是"持续演化"的活系统。** 传统RE把需求当一次性产物 → 签字 → 锁定 → 变更走流程。 现代RE把需求当活文档 → 持续发现 → AI辅助维护 → 反馈闭环驱动进化。 **四条铁律：** 1. Human-AI Synergy：AI做70%重复劳动，人类做30%决策。AI永远是助手。 2. Continuous Loop：任何新反馈/变更进入R3-R9小循环，不走完整R0。 3. Smart RTM：全程AI维护，实时更新，质量门必须通过AI一致性检查。 4. 四道质量门：R2/R6/R8/R10，每道增加AI hallucination/consistency检查。 **效率基准（2024-2026论文数据）：** - RE自动化率：分析阶段已达49.5%（LLM4RE SLR, 74篇论文） - HAIC采用率：58%从业者已采用（55名从业者调研） - 手动工作减少：40-60%（智能并行替代线性串行） --- ## 链路总览 ``` ╔════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ Continuous Feedback Loop（持续反馈闭环） ║ ║ R10验收后 → 新反馈/变更 → 自动回流R3 → 小循环R3-R9 ║ ║ DevOps集成 → Living Requirements持续同步 ║ ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝ ↑ │ │ │ R0 智能规划 │ │ 需求管理计划 · AI干系人画像 · AI风险预测 │ │ 生命周期选型 · Human-AI分工策略 │ ↓ │ R1 AI增强捕获 │ │ 5W1H · LLM访谈脚本 · NLP反馈提取 · 标杆分析 │ ↓ │ ⚠️ R2 澄清&基线 ← 用户签字确认 + AI一致性检查 │ │ SRS/FRD · Smart RTM · 需求基线锁定 │ ↓ │ R3 智能发散 │ │ 三圈发散 · AI Event Storming · OST · 实践挖掘 │ │ AI初步风险识别 │ ↓ │ R4 智能收敛 │ │ ICE/MoSCoW · AI价值-努力矩阵 · AI成本-收益模拟 │ │ 红线过滤 · AI风险智能评估 │ ↓ │ R5 技术选型&可行性 │ │ 加权矩阵(团队40%+AI成熟度30%+先进性20%+成本10%) │ │ 四维可行性 + AI可维护性/可扩展性模拟 │ ↓ │ ⚠️ R6 智能方案&评审 ← AI质量门 │ │ 四层拆解 · MBRE(AI生成UML/Goal Models) │ │ HLD/LLD · AI设计评审 │ ↓ │ R7 构建 │ │ 配置基线 · DevOps集成 · Living Requirements同步 │ ↓ │ ⚠️ R8 智能测试 ← AI质量门 │ │ 多级测试 · AI自动生成测试用例 │ │ UAT · AI一致性/完备性验证 │ ↓ │ R9 修复优化&CCB │ │ P0-P3 · CCB · AI变更影响分析 │ │ AI hallucination检测 │ ↓ │ ⚠️ R10 验收&收尾 ← AI质量门 │ 验收清单 · 签收 · 知识转移 │ Continuous Loop触发 · AI经验总结 │ │ │ └──────→ Continuous Feedback Loop ───────→─────────┘ (新反馈/变更 → 回流R3) ╔════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ 全程贯穿（横切管理） ║ ║ · CCB变更控制（AI辅助影响分析） ║ ║ · 沟通管理（沟通矩阵） ║ ║ · 干系人管理（AI画像 + 权力/利益方格） ║ ║ · 风险管理（AI预测 + 风险登记册） ║ ║ · Smart RTM（AI自动维护，实时变更影响分析） ║ ║ · AI质量门（hallucination + consistency检查） ║ ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝ 敏捷/Sprint模式：每个Sprint小循环 R3→R9 任何阶段发现认知不足或新风险 → 立即回退，不硬走 ``` --- ## 各阶段主导角色 + 方法 + 前沿强化 | 阶段 | 主导角色 | 核心方法（v3保留） | 前沿强化（2024-2026） | |------|----------|-------------------|----------------------| | **R0 智能规划** | 项目经理 | 需求管理计划 + 干系人注册表 | LLM辅助风险预测 + AI干系人画像生成 | | **R1 AI增强捕获** | 产品经理 | 5W1H + 访谈 | LLM生成访谈脚本 + NLP自动提取用户反馈/日志 | | **R2 澄清&基线** | 产品经理 | SRS/FRD + 用户签字 + RTM | Smart RTM（AI自动链接）+ 需求基线锁定 | | **R3 智能发散** | 产品经理 | 三圈发散 + 数据采集 | AI Event Storming / OST / 优质实践挖掘 | | **R4 智能收敛** | 产品经理 | ICE/MoSCoW + 红线过滤 | AI价值-努力矩阵 + 自动成本-收益模拟 + 风险智能评估 | | **R5 技术选型&可行性** | 技术负责人 | 加权矩阵 | 四维可行性 + AI模拟可维护性/可扩展性 | | **R6 智能方案&评审** | 项目经理 | 四层拆解 + HLD/LLD | AI自动生成UML/Goal Models + MBRE + 设计评审 | | **R7 构建** | 项目经理/开发 | 配置基线 | DevOps集成 + Living Requirements同步 | | **R8 智能测试** | 项目经理/测试 | 多级测试 + UAT | AI自动生成测试用例 + 一致性/完备性验证 | | **R9 修复优化&CCB** | 项目经理 | P0-P3 + CCB | AI变更影响分析 + hallucination检测 | | **R10 验收&收尾** | 项目经理 | 验收清单 + 知识转移 | Continuous Loop触发 + 项目后AI经验总结 | --- ## Human-AI Synergy 分工原则 > **来源：LLM4RE 2025 SLR（74篇论文）+ 55名从业者HAIC调研** > **AI负责数据密集型任务，人类保留判断、对话和伦理决策。** | 任务类型 | AI负责 | 人类负责 | 自动化率 | |---------|--------|---------|---------| | 需求提取/分类 | NLP分析、自动标注 | 审核确认 | 70-80% | | RTM维护 | 自动链接、影响分析 | 审核关键路径 | 80% | | 竞品分析 | 数据采集、对比表生成 | 判断借鉴价值 | 60% | | 风险识别 | 模式匹配、历史数据扫描 | 评估影响、决策应对 | 50% | | 测试用例生成 | 根据需求自动生成 | 审核边界条件 | 60% | | 优先级排序 | ICE评分建议 | 最终决策 | 40% | | 技术选型 | 可行性模拟、对比分析 | 团队决策 | 30% | | 干系人沟通 | — | 全权负责 | 0% | | 伦理/合规判断 | 辅助检查 | 全权负责 | 0% | | 变更审批 | 影响分析报告 | CCB决策 | 20% | --- ## R0. 智能规划（Intelligent Planning）— 必须先行 > **没有规划的需求分析 = 盲目开发。R0是整个链路的地基。** ### R0.1 项目章程 ```markdown ## 项目章程 - 项目名称: - 项目背景: 为什么要做？（商业论证） - 项目目标: SMART原则 - 高层范围: 包含/不包含 - 关键干系人: 谁在乎？谁拍板？ - 里程碑 + 时间约束 - 预算约束 - 项目经理 - 审批: 发起人签字 ``` ### R0.2 AI辅助干系人画像 **传统方式：手动填写权力/利益方格。** **AI增强：LLM分析项目背景 → 自动生成干系人建议清单 + 画像。** ```markdown ## AI干系人分析输出 - 推荐干系人: [基于项目类型自动建议] - 权力/利益方格预分类: [AI建议] - 沟通策略建议: [每个干系人的沟通频率和方式] - ⚠️ AI标注: "以下为建议，需人类确认" ``` **权力/利益方格：** | | 利益高 | 利益低 | |---|---|---| | **权力高** | 重点管理 | 保持满意 | | **权力低** | 保持告知 | 监督 | ### R0.3 AI辅助风险预测 **传统方式：靠经验列风险清单。** **AI增强：LLM扫描历史项目数据 → 识别同类项目高频风险。** ```markdown ## AI风险预测输出 - 同类项目Top10风险: [AI从历史数据提取] - 本项目特有风险: [基于项目背景分析] - 风险概率预估: [基于历史数据] - ⚠️ AI标注: "以下为预测，需人类验证" ``` ### R0.4 生命周期选型 | 模型 | 适用场景 | 特点 | |------|---------|------| | **瀑布** | 需求稳定、合规要求高 | 阶段清晰 | | **敏捷** | 需求模糊、快速迭代 | 灵活响应 | | **混合** | 大部分实际情况 | 核心瀑布+边缘敏捷 | | **Continuous RE** | AI-native/DevOps集成 | 活需求+持续反馈 | ### R0.5 Human-AI分工策略 ```markdown ## Human-AI分工策略 - AI自动化目标: ≥50%重复劳动 - AI禁止决策领域: 伦理/合规/干系人沟通 - AI辅助决策领域: 优先级/选型/风险 - AI全权执行领域: RTM维护/文档生成/测试用例 - Hallucination防护: 所有关键输出必须人类审核 ``` ### R0 输出物 ``` ✅ 项目章程（签字） ✅ 需求管理计划（含Human-AI分工策略） ✅ AI干系人画像（人类确认版） ✅ AI风险预测（人类验证版） ✅ 生命周期选型 ``` --- ## R1. AI增强捕获（AI-Augmented Capture） > **AI做数据采集，人类做深度追问。** ### 方法 1. **原始记录**：逐字记录用户原话 2. **5W1H初筛** 3. **标杆分析** ### AI增强：LLM访谈脚本生成 **输入：** 项目背景 + 干系人角色 **AI输出：** 针对该角色的定制访谈问题清单 ```markdown ## AI生成访谈脚本 - 目标角色: [客户/运营/开发/...] - 问题清单: [8-12个问题，按探索深度排序] - 关键追问方向: [每个问题的follow-up提示] - ⚠️ 人类需审核问题是否适合具体场景 ``` ### AI增强：NLP自动提取 **输入：** 用户反馈、客服日志、应用评论、竞品评价 **AI处理：** - NLP情感分析 → 痛点聚类 - 自动提取功能需求关键词 - 生成需求候选清单 ```markdown ## AI需求提取报告 - 数据源: [App Store评论 500条 + 客服日志 200条] - 痛点聚类: [8个主题，按频次排序] 1. 导出格式问题 (32%) → FR-候选-001 2. 模板太少 (28%) → FR-候选-002 ... - 情感分布: 正面 45% / 中性 20% / 负面 35% - ⚠️ AI标注: "以下为自动提取，需产品经理验证相关性" ``` ### 数据收集技术 | 技术 | 适用场景 | AI增强 | |------|---------|--------| | 访谈 | 深度挖掘 | AI生成脚本 | | 问卷 | 大范围收集 | AI分析结果 | | 观察 | 隐性需求 | AI行为模式识别 | | 文档分析 | 现有系统 | AI自动提取需求 | | 标杆分析 | 竞品学习 | AI自动采集对比 | | **日志/评论分析** | 用户真实声音 | **NLP情感+聚类** | ### R1 输出物 ``` ✅ 需求原始记录（含AI提取的候选需求） ✅ AI访谈脚本 ✅ AI需求提取报告（NLP分析） ✅ 标杆分析 ✅ 关键疑问清单 ``` --- ## ⚠️ 质量门 #1：R2基线确认（含AI一致性检查） --- ## R2. 澄清&基线（Clarify & Baseline） > **R2是锚点。R2输出 = 需求基线。后续一切围绕基线运转。** ### 已知/未知推演 ``` 已知(F): [有证据的需求事实，标注置信度] 未知(V): [需要确认的盲点] → V1: 问用户 → V2: 搜索/竞品分析 → V3: 原型验证 ``` ### 澄清检查清单 - [ ] 术语歧义 - [ ] 场景数量 - [ ] 隐藏约束 - [ ] 成功标准 - [ ] 边界排除 ### 用户确认协议 **方向性决策必须回用户确认。** ### SRS/FRD输出 ```markdown ## 需求规格文档 ### 1. 引言 ### 2. 功能需求 | ID | 需求名称 | 描述 | 优先级 | 验收标准 | 来源 | |----|---------|------|--------|---------|------| ### 3. 非功能需求 | ID | 类型 | 描述 | 指标 | ### 4. 约束条件 ### 5. 假设与依赖 ### 6. 排除范围 ### 7. 签字确认 ``` ### Smart RTM（AI自动维护） ```markdown | 需求ID | 需求描述 | 优先级 | 来源 | 设计文档 | 代码模块 | 测试用例 | 状态 | AI标注 | |--------|---------|--------|------|---------|---------|---------|------|--------| | FR-001 | 用户登录 | Must | R1访谈 | HLD§3.2 | auth.py | TC-001~005 | 已验收 | ✅完整 | | FR-002 | 模板浏览 | Must | AI提取 | HLD§3.3 | — | — | 未开始 | ⚠️设计缺失 | | FR-003 | DXF导出 | Must | R2确认 | — | — | — | 未开始 | ❌断裂 | ``` **AI自动检测：** - 需求→设计→代码→测试链是否完整 - 断裂点自动告警 - 变更时自动分析影响范围 ### AI一致性检查（质量门#1） ``` □ AI检查: SRS内部是否有矛盾/重复/遗漏？ □ AI检查: 需求优先级是否与ICE评分一致？ □ AI检查: 非功能需求是否覆盖所有功能需求？ □ 人类审核: AI标注的疑问是否已解决？ □ 用户签字确认: 需求基线锁定 通过 → 进入R3 未通过 → 回退补充 ``` ### R2 输出物 ``` ✅ SRS/FRD（用户签字确认） ✅ Smart RTM（初始版本，AI自动链接） ✅ 需求基线（锁定） ✅ AI一致性检查报告 ✅ 验收标准初稿 ``` --- ## R3. 智能发散（Intelligent Divergence） > **穷尽可能性，AI扩大搜索半径，人类判断价值。** ### 三圈发散法 **内圈 — 竞品分析** - AI自动采集3-5个竞品的功能列表 - AI生成功能对比矩阵 - 人类判断借鉴价值 **中圈 — 跨界灵感** - 四向碰撞法 - AI辅助Event Storming：输入业务领域 → 自动生成事件流 - AI辅助Opportunity Solution Tree（OST）：输入用户痛点 → 自动生成机会树 **外圈 — 前沿探索** - AI搜索最新技术方案 - AI评估开源方案可行性 - AI识别自动化替代机会 ### AI增强工具 | 工具 | 功能 | AI角色 | |------|------|--------| | Event Storming | 业务事件建模 | AI生成事件流初稿 | | OST | 机会-方案树 | AI扩展分支 | | Kano模型 | 需求分类 | AI自动分类 | | 用户故事映射 | 需求拆解 | AI生成故事骨架 | | HMW提问法 | 需求深化 | AI生成问题清单 | | 竞品矩阵 | 对比分析 | AI自动采集+对比 | ### AI初步风险识别 ```markdown ## AI风险扫描输出 - 技术风险: [AI基于技术栈分析] - 市场风险: [AI基于竞品/用户数据分析] - 集成风险: [AI基于第三方依赖分析] - ⚠️ 置信度标注: [高/中/低] ``` ### R3 输出物 ``` ✅ 竞品分析（AI采集 + 人类判断） ✅ Event Storming / OST 产出 ✅ HMW问题清单 ✅ AI风险扫描报告 ✅ 灵感清单 ``` --- ## R4. 智能收敛（Intelligent Convergence） > **AI做初筛和模拟，人类做最终决策。** ### 第一步：红线过滤（人类执行） ``` □ 法律合规 □ 技术可行性 □ 时间可行性 □ 资源可行性 □ 用户价值 ``` ### 第二步：AI增强ICE评分 **AI预评分 + 人类校正** | 维度 | AI输入 | AI初评 | 人类校正 | 最终分 | |------|--------|--------|---------|--------| | Impact | 用户数据+竞品分析 | 7 | 8 | 8 | | Confidence | 数据源可信度评估 | 5 | 6 | 6 | | Ease | 技术栈匹配度分析 | 8 | — | 8 | ### 第三步：AI价值-努力矩阵 ``` AI自动将所有候选功能映射到矩阵： 高价值 │ 快赢 │ 大项目 (AI标注 │ (AI标注 "优先") │ "规划") ─────────┼─────────→ 高努力 填充 │ 避免 (AI标注 │ (AI标注 "可选") │ "建议排除") │ 低价值 ``` ### 第四步：AI成本-收益模拟 ```markdown ## AI成本-收益模拟 | 功能 | ICE | 优先级 | AI估算成本 | AI预估收益 | AI ROI | 人类确认 | |------|-----|--------|-----------|-----------|--------|---------| | 模板库 | 8.5 | Must | 12-18人天 | 核心功能 | — | ✅确认 | | AI推荐 | 6.5 | Should | 10-15人天 | 转化+30% | 2.8:1 | ✅确认 | ``` ### 第五步：AI风险智能评估 **AI基于历史项目数据 → 自动评估每个功能的风险等级** ```markdown ## AI风险评估 | 功能 | 技术风险 | 进度风险 | 成本风险 | 综合风险 | AI建议 | |------|---------|---------|---------|---------|--------| | 模板库 | 低 | 中 | 低 | 🟡 | 加2天缓冲 | | AI推荐 | 高 | 高 | 中 | 🔴 | 先做POC | ``` ### R4 输出物 ``` ✅ 功能清单（AI预评分 + 人类确认） ✅ AI价值-努力矩阵 ✅ AI成本-收益模拟报告 ✅ AI风险评估报告 ✅ 风险登记册（更新） ✅ 被排除方案及理由 ``` --- ## R5. 技术选型&可行性（Tech Stack & Feasibility） > **选型原则升级：团队熟悉度40% + AI成熟度30% + 先进性20% + 成本10%** ### 四维可行性研究 | 维度 | 评估内容 | AI增强 | |------|---------|--------| | **技术可行性** | 能实现吗？ | AI模拟技术方案，生成POC建议 | | **经济可行性** | ROI为正吗？ | AI基于历史数据估算成本 | | **操作可行性** | 团队能维护吗？ | AI分析团队技能匹配度 | | **社会可行性** | 合规？用户接受？ | AI辅助合规检查清单 | ### 加权评估矩阵（v4升级） | 维度 | 权重 | 方案A | 方案B | 方案C | |------|------|-------|-------|-------| | 团队熟悉度 | 40% | | | | | AI成熟度/生态 | 30% | | | | | 技术先进性 | 20% | | | | | 成本/维护性 | 10% | | | | ### AI增强：可维护性/可扩展性模拟 **输入：** 技术方案描述 **AI输出：** - 3年后维护成本预估 - 扩展到10倍用户的可行性分析 - 技术债风险预判 ### R5 输出物 ``` ✅ 四维可行性报告（含AI模拟） ✅ 技术选型矩阵（v4权重） ✅ AI可维护性/可扩展性模拟 ✅ 技术决策记录（含备选方案） ✅ 风险登记册（更新） ``` --- ## ⚠️ 质量门 #2：R6设计评审（含AI质量门） ``` □ R0-R5输出物完整？ □ Smart RTM已建立？ □ 风险登记册已识别主要风险？ □ 四维可行性已验证？ □ 关键干系人已确认方向？ □ AI一致性检查: R4功能清单 vs R2需求基线 → 无遗漏/矛盾？ □ AI hallucination检查: AI生成的评估数据是否经过人类确认？ 通过 → 进入R6 未通过 → 回退 ``` --- ## R6. 智能方案&评审（Intelligent Design & Review） > **AI生成模型，人类审核架构决策。** ### 四层拆解（保留v3） - L1. 系统架构（HLD） - L2. 模块设计（LLD） - L3. 接口契约 - L4. 实现计划 ### AI增强：MBRE（Model-Based Requirements Engineering） **AI自动生成模型产物：** | 模型类型 | AI生成内容 | 人类审核重点 | |---------|-----------|-------------| | UML类图 | 基于数据模型自动生成 | 关系是否正确 | | 序列图 | 基于用户故事自动生成 | 流程是否完整 | | Goal Model | 基于需求自动分解目标树 | 目标层级是否合理 | | State Machine | 基于业务规则生成状态转换 | 边界状态是否覆盖 | | 数据流图 | 基于架构自动生成 | 数据流向是否合理 | ```markdown ## AI模型生成输出 - UML类图: [自动生成] → 人类审核: ✅/需修改 - 序列图: [自动生成] → 人类审核: ✅/需修改 - Goal Model: [自动生成] → 人类审核: ✅/需修改 - ⚠️ AI标注: "模型基于SRS自动生成，需架构师确认" ``` ### AI设计评审 **输入：** HLD + LLD + API清单 **AI检查：** - 架构一致性：HLD与LLD是否矛盾 - 接口完备性：API是否覆盖所有功能需求 - 数据模型完整性：是否支持RTM中所有需求 - 安全性基线检查 ```markdown ## AI设计评审报告 - 架构一致性: ✅通过 - 接口完备性: ⚠️ FR-007无对应API - 数据模型: ✅通过 - 安全检查: ⚠️ 缺少认证层设计 - 综合评估: 🟡 2个问题需修复后重新评审 ``` ### R6 输出物 ``` ✅ HLD/LLD文档 ✅ AI生成的模型产物（UML/Goal Model/序列图） ✅ API接口清单 ✅ 数据模型/ER图 ✅ WBS + 关键路径 + 里程碑 ✅ RACI矩阵 ✅ AI设计评审报告 ✅ 人工设计评审记录 ``` --- ## R7. 构建（Build） > **DevOps集成 + Living Requirements同步。** ### 进度管理：挣值分析（保留v3） | 指标 | 公式 | 健康范围 | |------|------|---------| | SV | EV - PV | ±10% | | CV | EV - AC | ±10% | | SPI | EV/PV | 0.9-1.1 | | CPI | EV/AC | 0.9-1.1 | ### AI增强：Living Requirements同步 **传统模式：需求文档与代码脱节。** **AI增强：代码变更 → AI自动检测需求影响 → Smart RTM实时更新。** ``` 代码提交 → AI分析变更范围 → 匹配RTM需求 → 更新状态 → 通知相关干系人 ``` ### 配置管理 ``` □ 配置基线已建立 □ 版本控制策略（Git分支模型） □ 变更日志实时记录 □ AI监控：代码-需求一致性 ``` ### R7 输出物 ``` ✅ 进度报告 + 挣值快照 ✅ 配置基线 ✅ Living Requirements同步日志 ✅ 变更日志 ``` --- ## ⚠️ 质量门 #3：R8测试通过（含AI质量门） ``` □ 单元测试覆盖率 ≥ 80%？ □ 集成测试覆盖所有接口？ □ 系统测试覆盖RTM所有需求？ □ UAT通过？ □ AI完备性检查: RTM中每条需求是否有对应测试用例？ □ AI一致性检查: 测试用例与SRS是否一致？ 通过 → 进入R9/R10 未通过 → 回退R7 ``` --- ## R8. 智能测试（Intelligent Testing） > **AI生成测试用例，人类审核边界条件。** ### 测试层次 | 层次 | 内容 | AI增强 | |------|------|--------| | 单元测试 | 函数/模块 | AI根据代码自动生成 | | 集成测试 | 接口 | AI根据API契约自动生成 | | 系统测试 | 全链路 | AI根据RTM自动映射 | | 性能测试 | 负载/压力 | AI模拟负载场景 | | 安全测试 | 漏洞/权限 | AI自动扫描 | | **UAT** | **用户场景** | **AI根据用户故事生成验收脚本** | ### AI测试用例生成 **输入：** SRS + RTM + API契约 **AI输出：** - 每条需求的正向测试用例 - 边界值测试用例 - 异常路径测试用例 - 与RTM的自动映射 ```markdown ## AI生成测试用例 | 测试ID | 对应需求 | 类型 | 步骤 | 预期结果 | AI置信度 | |--------|---------|------|------|---------|---------| | TC-001 | FR-001 | 正向 | ... | ... | 95% | | TC-002 | FR-001 | 边界 | ... | ... | 88% | | TC-003 | FR-001 | 异常 | ... | ... | 82% | ``` ### AI一致性/完备性验证 ``` AI检查: - RTM中每条需求是否都有测试用例？ → 覆盖率 = X% - 测试用例是否覆盖了所有验收标准？ → 覆盖率 = Y% - 是否有遗漏的边界条件？ → AI建议补充N个用例 ``` ### R8 输出物 ``` ✅ 测试计划 ✅ AI生成测试用例（人类审核版） ✅ 测试报告 ✅ UAT记录（用户签字） ✅ AI完备性验证报告 ✅ Smart RTM更新 ``` --- ## R9. 修复优化&CCB（Iterate & Change Control） > **AI做影响分析，CCB做决策。** ### 问题分级（保留v3） ``` P0 — 阻塞性 → 立即修复 P1 — 严重 → 本轮修复 P2 — 一般 → 下版本 P3 — 优化 → 批量处理 ``` ### AI增强：变更影响分析 **传统方式：手动分析变更影响范围。** **AI增强：输入变更描述 → AI自动分析全链影响。** ```markdown ## AI变更影响分析 - 变更描述: ... - 影响范围: - RTM影响: FR-003, FR-007, FR-012 - 设计影响: HLD§3.2, LLD§4.1 - 代码影响: auth.py, template.py, export.py - 测试影响: TC-003~005, TC-011~015 - 进度影响: 预计+3天，影响关键路径 - 成本影响: +5人天 - AI建议: 批准，建议分两阶段实施 - ⚠️ AI标注: "影响分析基于代码扫描，需人工确认边界" ``` ### AI Hallucination检测 **所有AI生成的分析结论，必须经过hallucination检查：** ``` □ 数据来源是否可追溯？ □ 数值结论是否有计算依据？ □ 引用的历史数据是否真实？ □ 与人类已知信息是否矛盾？ ``` ### CCB流程（保留v3） ``` 变更请求 → AI影响分析 → CCB评审 → 批准/否决/延期 ``` ### R9 输出物 ``` ✅ 缺陷清单（P0-P3） ✅ 修复记录 + 回归测试 ✅ AI变更影响分析报告 ✅ CCB评审记录 ✅ 更新后的需求基线 ✅ 更新后的Smart RTM ✅ AI hallucination检查记录 ``` --- ## ⚠️ 质量门 #4：R10验收确认（含AI质量门） ``` □ P0/P1缺陷已修复？ □ 变更请求全部处理？ □ Smart RTM 100%闭环？ □ UAT通过？ □ AI终检: 需求→设计→代码→测试链完整率 = X%？ □ AI终检: 无hallucination残留？ 通过 → 进入R10 未通过 → 回退R9 ``` --- ## R10. 验收&收尾（Acceptance & Closing） > **验收不是终点，是Continuous Loop的触发点。** ### 验收报告（保留v3结构） - 功能验收（对照RTM） - 非功能验收 - 挣值总结 - 遗留问题 - 签收 ### AI增强：项目后经验总结 **AI自动生成经验教训：** ```markdown ## AI经验总结 ### 项目数据 - 周期偏差: +X% | 成本偏差: +Y% - 变更请求数: N | 缺陷数: P - AI自动化贡献: 替代了M人天手动工作 ### AI识别的模式 - [模式1]: 本项目需求变更集中在___阶段 → 建议: ___ - [模式2]: 高风险功能___实际耗时是预估的___倍 → 建议: ___ - [模式3]: AI辅助最有效的环节: ___ → 建议: 扩大应用 ### 组织过程资产更新 - [教训1]: ... - [教训2]: ... ``` ### Continuous Loop触发 ```markdown ## Continuous Feedback Loop - 触发条件: □ 用户反馈新需求 □ 生产环境发现新问题 □ 业务规则变化 □ 技术栈升级 - 触发后: → 不走完整R0 → 直接进入R3智能发散 → 小循环R3→R9 → Smart RTM全程维护 - DevOps集成: → 监控数据自动回流 → 用户行为数据自动分析 → AI持续发现新需求线索 ``` ### R10 输出物 ``` ✅ 验收报告（签收） ✅ 交付物清单（签收） ✅ 知识转移记录 ✅ AI经验总结报告 ✅ 组织过程资产更新 ✅ Smart RTM最终版（100%闭环） ✅ Continuous Loop配置（监控+触发规则） ✅ 项目归档 ``` --- ## 全程贯穿：横切管理 ### 沟通管理 | 沟通项 | 频率 | 产出 | |--------|------|------| | 每日站会 | 每天 | 阻塞清单 | | 周报 | 每周 | 进度+挣值+风险 | | 需求评审 | 按需 | 需求确认 | | 里程碑汇报 | 按节点 | 阶段结论 | **原则：坏消息早说 / 数据说话 / 结论先行** ### Smart RTM（全程AI维护） ``` 需求ID → 设计文档 → 代码模块 → 测试用例 → 验收状态 ↑ ↑ ↑ ↑ └─────── AI自动链接 + 断裂检测 ──────┘ ``` - 每次变更自动分析影响范围 - 断裂点实时告警 - RTM完整率 = 关键质量指标 ### AI风险管理（全程） 1. R0: AI预测 → 初始风险登记册 2. R3: AI扫描 → 补充风险 3. R4: AI评估 → 每个功能的风险等级 4. R5: AI模拟 → 技术风险量化 5. R7: AI监控 → 实时风险预警 6. R10: AI总结 → 经验教训归档 --- ## 敏捷/混合/Continuous模式 ### Sprint小循环 ``` Sprint Planning (R3-R4) ↓ Sprint Execution (R7) ↓ Sprint Review (R8-R9) ↓ Sprint Retro ↓ 下一个Sprint ``` ### Continuous RE循环 ``` 生产监控 → AI发现新线索 → R3发散 → R4收敛 → R7构建 → R8测试 → R9修复 → 上线 → 监控... ``` --- ## 反模式（18条禁止） ### 传统反模式（v3保留，12条） 1. 跳过R0 2. 需求镀金 3. 范围蔓延（未经CCB） 4. 过早技术选型 5. 跳过澄清 6. 不记录决策 7. 单点失败 8. 测试后置 9. 验收标准模糊 10. 挣值缺失 11. RTM断裂 12. 绕过质量门 ### AI时代新增反模式（6条） 13. **AI黑箱使用**：AI输出不经审核直接采纳 14. **绕过Human Review**：关键决策由AI独自完成 15. **RTM不更新**：变更后Smart RTM未同步导致traceability断裂 16. **忽略Continuous Loop**：R10后反馈不回流，需求变成死文档 17. **LLM输出不经prompt engineering**：直接采用原始输出，质量不可控 18. **Hallucination忽视**：AI生成的数据/引用不验证就使用 --- ## 十大管理域速查 | 管理域 | 主要阶段 | 关键产出 | AI增强 | |--------|---------|---------|--------| | **整体管理** | R0-R10 | 章程+管理计划+变更控制 | AI辅助规划 | | **范围管理** | R1-R4 | 需求基线+WBS+RTM | Smart RTM | | **进度管理** | R6-R7 | 甘特图+关键路径+里程碑 | AI进度预测 | | **成本管理** | R4-R7 | 成本估算+挣值分析 | AI成本模拟 | | **质量管理** | R6/R8/R10 | 设计评审+测试+质量门 | AI质量门检查 | | **资源管理** | R6-R7 | RACI矩阵+资源日历 | AI技能匹配 | | **沟通管理** | 全程 | 沟通矩阵+周报 | AI周报生成 | | **风险管理** | 全程 | 风险登记册 | AI预测+监控 | | **采购管理** | R5-R7 | 采购清单+供应商评估 | AI供应商分析 | | **干系人管理** | 全程 | 干系人登记册+方格 | AI画像生成 | --- ## 使用示例 ``` 输入: "我想做一个包装盒刀模在线设计工具" → R0 智能规划: AI干系人画像 → 老板(发起人)、客户(用户)、刀模师傅(领域专家) AI风险预测 → "同类项目Top3风险: 浏览器兼容、渲染性能、DXF精度" Human-AI分工 → AI负责竞品采集/RTM维护/测试生成，人类负责需求澄清/架构决策 → R1 AI增强捕获: AI访谈脚本 → 8个定制问题 NLP分析App Store评论500条 → 8个痛点聚类 标杆分析: Packhelp/紫云网/BOST → R2 澄清&基线: 已知/未知推演 → MVP="模板选择+参数调整" SRS输出 + Smart RTM建立 AI一致性检查 → "⚠️ FR-004缺少验收标准" 用户签字 → 需求基线锁定 → R3 智能发散: AI Event Storming → 刀模设计业务事件流 AI OST → 从"客户说不清需求"出发的机会树 AI竞品矩阵 → 自动采集6个竞品功能对比 → R4 智能收敛: 红线过滤通过 AI ICE预评分 + 人类校正 AI成本-收益模拟 → 智能推荐ROI=2.8:1但风险高 → Should AI风险评估 → "DXF导出: 技术风险🔴, 需先做POC" → R5 技术选型: 四维可行性 + AI模拟可维护性 选型(v4权重): Flutter Web(熟悉40%+AI生态30%) + Canvas + potrace → 质量门#2 → AI检查通过 ✓ → R6 智能方案: AI生成UML类图 + 序列图 + Goal Model AI设计评审 → "⚠️ FR-007无对应API" 修复后人工评审通过 → R7 构建: DevOps集成 + Living Requirements同步 W4挣值: SPI=0.85 → AI预警 → R8 智能测试: AI生成156个测试用例 → 人类审核12个边界条件 AI完备性: RTM覆盖率98% → 补充3个用例 UAT通过 → 质量门#3 → 通过 ✓ → R9 修复&CCB: P0×2(已修复) / 变更: "自定义模板" → AI影响分析(FR-003,007,012) → CCB批准 Hallucination检查通过 → 质量门#4 → 通过 ✓ → R10 验收&收尾: RTM 100%闭环 / 验收签收 AI经验总结 → "浏览器兼容应在R5做POC" Continuous Loop配置 → 监控用户行为+自动回流R3 ``` --- ## AI Prompt Gallery（开箱即用） > **以下Prompt可直接复制使用，与各阶段一一对应。** > **使用时替换 `[...]` 中的占位符即可。** ### R1 捕获：访谈脚本生成 ``` 你是一名高级需求分析师，擅长深度访谈。 项目背景：[项目名称，1-2句描述] 目标干系人：[角色名称，如：客户/运营/产品经理] 请生成一份针对该角色的访谈脚本： 1. 8-12个问题，按探索深度从浅到深排序 2. 每个问题后附1个追问提示（Follow-up） 3. 最后3个问题关注"隐藏需求"和"未被满足的期望" 要求：问题口语化，不使用专业术语，让对方能自然展开。 ``` ### R1 捕获：NLP用户反馈提取 ``` 你是一名NLP需求分析师。以下是原始用户反馈数据： [粘贴用户评论/客服日志/应用商店评论] 请执行： 1. 情感分析：正面/中性/负面分布 2. 痛点聚类：将相似反馈归类为3-8个主题，按频次排序 3. 需求候选：从每个主题提取1-2条功能需求候选（FR-候选-XXX格式） 4. 置信度标注：每条候选标注[高/中/低] 输出Markdown表格格式。 ``` ### R2 澄清：已知/未知推演 ``` 你是一名信息系统项目管理师（软考高级）。 以下是一份初步需求描述： [粘贴需求描述] 请用已知/未知推演法分析： 1. 已知(F)：从描述中可确认的事实，标注置信度[已验证/高确信/推测] 2. 未知(V)：需要进一步确认的盲点，分为： - V1: 可通过提问确认 - V2: 可通过调研确认 - V3: 需要原型验证 3. 矛盾检测：描述中是否存在自相矛盾或隐含冲突？ 输出Markdown格式。 ``` ### R3 发散：Event Storming ``` 你是一名领域驱动设计（DDD）专家。 业务领域：[领域名称，如：刀模设计/电商/金融] 用户核心场景：[1-2句描述] 请生成Event Storming产出： 1. 事件流：按时间顺序列出所有业务事件（过去时态动词） 2. 命令流：触发每个事件的用户操作 3. 读模型：每个事件产生的可查询状态 4. 外部系统：涉及的外部依赖 5. 热点事件：标记高频/高价值事件（潜在功能需求来源） ``` ### R4 收敛：智能优先级排序 ``` 你是一名产品经理兼AI辅助决策专家。 以下是候选功能列表： [粘贴功能列表，每条含：功能名、简短描述] 请执行三步排序： 1. 红线过滤：检查每条功能的[技术/时间/资源/合规/用户价值]可行性，不过红线的直接淘汰 2. ICE评分（1-10分）：Impact/Confidence/Ease三维打分 3. MoSCoW分类：Must/Should/Could/Won't 输出表格，按MoSCoW分组，组内按ICE总分降序。 对每组给出简要理由。 ``` ### R6 方案：MBRE模型生成 ``` 你是一名系统架构师，精通Model-Based Requirements Engineering。 以下是需求规格文档（SRS）： [粘贴SRS或功能需求列表] 请生成以下模型： 1. Goal Model：目标分解树（高层目标→子目标→功能需求映射） 2. UML类图描述：核心实体+关系+属性（用文字描述，可转化为PlantUML） 3. 序列图：核心用户场景的交互序列（3-5个关键场景） 4. State Machine：核心业务对象的状态转换（标注触发事件和守卫条件） 5. 完整性检查：哪些需求尚未被模型覆盖？ ⚠️ 请标注每个模型的置信度[高/中/低]。 ``` ### R8 测试：AI测试用例生成 ``` 你是一名高级测试工程师，擅长AI辅助测试设计。 以下是功能需求清单： [粘贴功能需求，每条含：需求ID、描述、验收标准] 请为每条需求生成测试用例： 1. 正向测试：1-2个正常路径 2. 边界测试：边界值和极端参数 3. 异常测试：错误输入和异常路径 4. 映射关系：测试用例ID ← 需求ID 输出Markdown表格： | 测试ID | 需求ID | 类型 | 步骤 | 预期结果 | 优先级 | ``` ### R9 变更：AI变更影响分析 ``` 你是一名信息系统项目管理师，精通变更控制流程。 以下是当前需求跟踪矩阵（RTM）和变更请求： RTM： [粘贴RTM，含：需求ID→设计→代码→测试映射] 变更请求：[描述变更内容] 请分析全链影响： 1. RTM影响：哪些需求ID受影响？状态如何变化？ 2. 设计影响：哪些HLD/LLD章节需要修改？ 3. 代码影响：哪些模块/文件需要修改？ 4. 测试影响：哪些测试用例需要新增/修改/删除？ 5. 进度影响：预计增加多少工时？是否影响关键路径？ 6. 风险评估：该变更引入的新风险？ 7. 建议：批准/否决/延期 + 理由 ``` --- ## 各阶段 Input / Output 模板清单 | 阶段 | 输入 | 输出 | 模板位置 | |------|------|------|---------| | **R0** | 项目背景描述、发起人意向 | 项目章程、需求管理计划、干系人注册表、生命周期选型 | 见R0章节 | | **R1** | 用户原话、竞品链接、日志/评论 | 需求原始记录、AI访谈脚本、AI需求提取报告 | 见R1章节 | | **R2** | R1产出、用户确认 | SRS/FRD需求规格、Smart RTM、需求基线、AI一致性报告 | 见R2章节 | | **R3** | R2基线、竞品信息 | 竞品分析、Event Storming、OST、HMW问题、AI风险扫描 | 见R3章节 | | **R4** | R3发散结果 | 功能清单（MoSCoW+ICE）、价值-努力矩阵、成本-收益、风险评估 | 见R4章节 | | **R5** | R4功能清单 | 四维可行性报告、选型矩阵、可维护性模拟、技术决策 | 见R5章节 | | **R6** | R4+R5、质量门#1通过 | HLD/LLD、MBRE模型（UML/Goal Model）、WBS、RACI、设计评审 | 见R6章节 | | **R7** | R6方案、配置基线 | 进度报告（挣值）、Living Requirements同步日志、变更日志 | 见R7章节 | | **R8** | R7产出、质量门#2通过 | 测试计划、AI测试用例、测试报告、UAT记录、完备性验证 | 见R8章节 | | **R9** | R8缺陷、变更请求 | 缺陷清单、AI影响分析、CCB评审、更新基线+RTM | 见R9章节 | | **R10** | R9修复、质量门#4通过 | 验收报告（签收）、交付物、知识转移、AI经验总结、Continuous Loop配置 | 见R10章节 | ### 关键文档模板速查 **项目章程** → R0章节内嵌模板 **SRS/FRD需求规格** → R2章节内嵌模板（含功能需求表+非功能需求表+签字栏） **Smart RTM** → R2章节内嵌模板（AI自动维护格式） **变更影响分析** → R9章节内嵌模板 + Prompt Gallery中R9 Prompt **验收报告** → R10章节内嵌模板（含挣值总结+遗留问题+签收栏） **AI Prompt** → 见上方「AI Prompt Gallery」（8个阶段Prompt，直接复制使用） --- ## 版本演进 | 版本 | 核心理念 | 关键升级 | |------|---------|---------| | v1 | 需求推演 | R1-R10线性流 | | v2 | 项目管理驱动 | 十大管理域 + P1-P5阶段 | | v3 | 基线可控闭环 | R0先行 + RTM脊柱 + CCB + 质量门 | | **v4.1** | **智能持续型RE** | **+AI Prompt Gallery + Input/Output模板清单 + 开箱即用** | --- _此Skill是需求分析全链路认知节点v4.1 — Intelligent Continuous Requirements Engineering。_ _融合：产品经理 × 信息系统项目管理 × AI增强工程 × 持续需求管理。_ _参考：LLM4RE 2025 SLR / HAIC调研 / IEEE RE 2026 / REFSQ 2026 / Automated RE SLR。_ _标签：#AI-Augmented #ContinuousRE #LLM4RE #MBRE #SmartRTM_ _最后更新: 2026-04-01_


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