AI辅助需求规格描述评审

1. 背景

软件需求规格说明书（SRS）是软件项目中定义系统需求的关键文档，涵盖了功能、性能、设计限制等需求细节。SRS的质量直接影响到整个项目的成败，确保文档清晰、准确、无歧义是产品成功的基础。然而，由于需求规格描述的复杂性和人工审查过程的主观性，手动评审往往耗时且容易出现疏漏。

为了提升评审效率和精度，越来越多的软件团队开始考虑引入人工智能（AI）技术辅助SRS文档的自动化评审。AI的自然语言处理（NLP）技术能够快速识别文档中的歧义、重复和不一致的表述，从而减少人为误判，并提升文档评审过程的全面性和一致性。

2. 痛点

效率低下：人工评审SRS文档通常需耗费大量时间，而评审过程复杂繁琐，尤其是文档内容庞大时，审阅周期较长。
错误遗漏：需求表述中的歧义、不一致和遗漏内容难以被完全检测出来，尤其是在多轮评审中，容易因重复的内容而出现遗漏。
主观性强：人工评审人员对需求的理解各异，容易造成不同的解读，导致需求不一致的理解，影响后续设计和开发。特别对于某些领导一句话的需求。
评审反馈周期长：在快速迭代的项目中，手动评审导致反馈周期拉长，影响产品开发的速度和项目的进度。

3. 实践

为了克服这些挑战，以下是使用AI辅助进行SRS评审的实施步骤，以下我们使用项目实践中[需求卡片模板]为例

提示词

我们已定义的需求描述卡片模板如下，请对我提供的[需求]文字描述，进行详细分析与评估，指出需求描述存在的问题，是否满足研发侧设计与编码。

{需求编号：包含“采集时刻 + 采集者”信息

需求类型：（在进行评审时填写）功能需求、非功能需求……

来源（Who）：（方便追根溯源）公司提供者：需求提供者的部门、联系方式产生需求的客户：用户需求的公司、部门、联系方式客户背景资料：受教育程度、岗位经验、其他与本单项需求相关经验

场景（Where、When）：产生该需求的用户活动特定的时间、地理、环境

描述（What）：用（主语+谓语+宾语）的语法结构，禁止使用修饰语句

原因（Why）：（保持怀疑的心，很多时候理由是假想出来的）

验收标准（How）：
1. 用量化的语言
2. 无法量化寻找标竿

需求重要性权重（How much）：
满足后（1一般~5非常高兴）
未实现（1略感遗憾~5非常懊恼）

需求生命特征（When）：
1. 需求的紧急度
2. 时间持续性

需求关联（Which）：
1. 人：需求关联的用户影响人物
2. 事：需求关联的用户业务与关联需求编号
3. 物：需求关联的客户系统、设备；需求关联的公司产品及版本
参考材料：在需求采集活动中的输入材料，仅仅输入援用的条目、章节

竞争者对比：（按照1分差~10分好进行评估）
1. 竞争者对该需求的满足方式
2. 用户、客户对竞争者及公司在该需求的评价

说明：需求特征的描述，通常有如下几个维度：重要性（细分为“满足后、未实现”，或者说“基本、扩展、增值”，参见KANO模型）、紧急度、持续时间（生命周期）。实用主义的考虑，可以综合抽象为一个指标：商业价值（或者叫商业优先级）。然后除以开发量就得到了“性价比”，我们先做性价比高的需求。}

ChatGPT 4o

GPT帮助我们指出需求描述存在的不足，还帮助完善需求规则

DeepSeek

清晰判断出不足

通义千问2.5

通义更多是补写与格式化

5.进一步

文本解析和预处理
通过NLP技术对SRS文档进行文本解析和预处理，包括词性标注、实体识别、句法分析等，以理解文档的语义结构。基于此步骤，AI能够识别出关键需求、系统限制和设计约束。

需求一致性和歧义检测
利用AI模型检测需求描述中的歧义、不一致和潜在冲突。例如，通过训练模型识别诸如“可能”、“应该”等模糊词汇，并提出相应的替换建议，以提升描述的清晰度和准确性。

需求完整性检查
通过比对SRS文档内容与标准模板、行业基准，识别出需求中缺失的关键组件，如特定的边界条件、用户角色或异常处理场景，确保需求的全面性。

用例和需求的映射
AI辅助审查需求与对应用例之间的关系，检测文档中需求和用例的正确映射，以确保每个需求都有相关的实现用例支持，并识别出遗漏的关联需求。

生成改进建议和评审报告
通过AI生成自动化的改进建议和详细评审报告，包含潜在的改进点、风险提示、歧义描述等。评审人员可结合报告中的内容，进一步优化需求描述，缩短评审时间。

6.总结

提高评审效率：AI自动化评审能够快速筛查大量内容，并实时生成反馈报告，缩短需求文档的评审周期，确保项目进度。
提升文档质量：借助AI的语言识别能力，能够发现需求中的歧义、不一致，减少需求理解上的偏差，提高文档的准确性和完整性。
减少人为失误：通过系统化、标准化的评审，减少了手动评审的疏漏和误判，保证了需求的稳定性和一致性。
降低沟通成本：在AI辅助生成报告的基础上，减少了评审团队的沟通成本，使团队成员对需求的理解更加统一，有助于更好地推进后续开发流程。
加速产品迭代：在快速迭代的开发模式下，AI的引入使得需求评审更加敏捷，帮助团队迅速响应市场需求的变化。

通过AI技术辅助SRS文档的评审，企业可实现更高质量的需求管理，并降低项目的开发风险，为实现高效、准确的软件开发过程提供有力支持。

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作者：Petter Liu
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