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想象你是一个软件团队的一员，正在设计一个新的员工薪酬系统。你需要展示系统各个部分如何协同工作——从员工数据到薪资计算——以及不同开发团队如何独立开展工作。
与其手动绘制复杂的包结构，你可以用通俗的语言描述系统，AI会立即生成清晰、专业的包图。这正是 Visual Paradigm 中人工智能驱动建模软件所做的事情——将你的自然语言提示转化为结构化、可视化的系统设计。
一个结构良好的包图有助于团队理解系统的高层架构。对于薪酬系统而言，这意味着了解数据来源、计算方式以及不同用户角色之间的交互方式。
如果没有清晰的视觉地图，团队可能会面临以下风险：
包图使这些关系变得清晰可见——帮助开发人员、产品经理和利益相关者保持一致。
让我们通过一个真实场景的互动，展示团队如何使用人工智能驱动的建模软件来定义员工薪酬系统的结构。
用户是负责新薪酬系统项目的软件项目负责人。团队包括负责员工数据、薪酬处理和数据库集成的开发人员。目标是尽早明确系统的结构，以便并行开发团队能够开始构建而不会产生混淆。
用户希望：
他们不想花数小时手动设计结构。相反，他们希望用简单语言描述系统，并获得一个结构清晰、准确的可视化结果。
提示1： 生成员工薪酬系统的包图
AI理解这一请求，并创建一个包含核心组件的高层包结构：
提示2： 概述这一包结构如何支持不同开发团队并行工作。
人工智能通过展示每个组件如何独立开发来扩展结构：
人工智能还突出了依赖关系——例如，薪资计算依赖于薪酬安排——以便团队知道需要关注什么。
它增加了界面继承，表明人力资源门户和管理仪表板使用共同的用户界面组件，减少了重复。
这种详细程度在传统建模工具中无法实现。它是直接基于自然语言提示构建的。
与需要技术命令或预设模板的传统工具不同，这种人工智能驱动的建模软件专注于理解现实世界的需求。
当你描述一个系统时，人工智能会：
对于薪酬系统而言，这意味着：
生成的图表不仅仅是一幅图——它是一种沟通工具。它帮助新成员理解系统，支持规划讨论，并为领导层提供快速概览。
在上例中，该软件有助于解释团队如何独立工作：
人工智能还展示了共享组件（如通用用户界面）如何减少重复。当像税款扣除或奖金资格这样的功能在多个界面中使用时，这一点尤其有帮助。
| 方面 | 手动设计 | 人工智能驱动的建模 |
|——-|—————|———————-|
| 创建时间 | 小时 | 分钟 |
| 结构准确性 | 取决于用户知识 | 基于逻辑分组 |
| 团队对齐 | 需要协调 | 自动显示关系 |
| 支持并行开发 | 常被忽视 | 明确界定的团队边界 |
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只需描述您的系统——无论是薪资解决方案、产品管理平台，还是物流追踪系统——让AI生成一个清晰、结构化的包图，完全符合您的需求。
无需模板，无需技术术语，只需一次对话，就能生成强大的可视化模型。
问：我能否使用这个AI工具为多个团队并行工作的薪资系统创建包图？
答：可以。AI理解明确团队边界的必要性，能够生成支持独立开发的结构，同时展示依赖关系和共享组件。
问：AI能否帮助识别系统中哪些部分是共享或重复的？
答：绝对可以。AI能够识别共享UI组件或重复数据访问等模式，并在图中清晰展示，帮助避免重复工作。
问：生成的包图对规划和团队会议有帮助吗？
答：是的。该图提供了系统架构的清晰可视化参考，有助于团队明确职责、理解数据流，并规划开发阶段。
问：AI是如何理解系统结构的？
答：通过解析自然语言提示。当您描述系统时——例如“员工数据流向薪资系统”或“管理员仪表板使用通用功能”——AI会将这些关系映射为逻辑包和连接。