僅用一個提示將使用者故事轉換為 UML 類圖

想像你是一家新創公司的產品經理。你的團隊剛完成一個衝刺。你有一堆使用者故事——簡單、人性化的語句，例如「作為一位顧客，我希望能夠重設我的密碼」 或「作為一位使用者，我希望能夠更新我的個人檔案」。它們很清晰，但卻無法對應到任何技術內容。沒有類別，沒有關係，也沒有結構。

這就是問題所在。這些故事描述的是什麼人們想要的內容，而不是如何軟體應該如何建構。若缺乏使用者聲音與程式碼之間的橋樑，團隊將面臨建構出不符合真實需求的功能的風險——更糟的是，建構出彼此無法溝通的系統。

現在進入那個單一提示改變一切的時刻。

使用者故事開口說話的那一天

艾蓮娜是產品經理，她坐在書桌前，手邊是一本寫滿故事的筆記本。她不知道該如何將這些故事轉換成一個類圖。她曾見過別人這麼做——有些人用試算表，有些人用手繪草圖——但沒有一種方式讓人覺得系統化或快速。

她打開瀏覽器，輸入：

「將這些使用者故事轉換為一個UML類圖：

• 作為一位顧客，我希望能夠重設我的密碼。
• 作為一位使用者，我希望能夠更新我的個人檔案。
• 作為一位使用者，我希望能夠檢視我的訂單歷史。
• 作為一位使用者，我希望能夠下一個新訂單。」

她按下送出。

不到 30 秒，一個乾淨的 UML 類圖出現了——顯示出像顧客, 訂單, 個人檔案，以及密碼重置。它包含了屬性、方法，以及一個簡單的關係，顯示了客戶下了一筆訂單，並更新其個人檔案.

Elena 不需要寫任何一行程式碼。她不需要從資料庫中提取資料，也不需要猜測需要哪些類別。AI 理解了每個故事背後的意圖，並將其轉化為結構化的模型。

這不是魔法。這是基於提示的圖形生成技術即時運作。

這在實際專案中為何如此重要

在敏捷開發中，使用者故事是基礎。它們是團隊理解客戶需求的方式。但它們並非軟體的藍圖。

團隊經常跳過建模階段——不是因為他們不知道該怎麼做，就是因為他們認為圖表是專家才會用的。

透過人工智慧驅動的建模軟體，使用者需求與系統設計之間的差距得以縮小。你不需要建模專家，只需描述使用者的需求，剩下的由人工智慧完成。

這種方法有助於團隊：

• 在撰寫程式碼之前，就能看到功能之間的關聯
• 及早發現遺漏的實體或關係
• 讓所有利害關係人對系統結構達成共識
• 透過及早發現功能上的缺口，減少設計錯誤

而所有這些都只需一個提示即可完成。

運作方式：從故事到結構

人工智慧是根據現實世界的建模標準與商業邏輯訓練而成。當您輸入使用者故事時，它會解析動詞、主體與動作，進而識別核心實體、其屬性，以及它們之間的關係。

例如：

• 「重設密碼」→ 觸發一個密碼重置 類別帶有方法 reset()
• 「查看訂單歷史」 → 連接 客戶 到 訂單 透過一個 hasHistory() 關係

AI 不會猜測。它使用從數千個實際 UML 圖表 中學習到的模式。它理解使用者更新其個人資料，因此會建立一個 個人資料 類別，包含如 姓名, 電子郵件，以及 地址.

這個過程稱為 AI 生成的 UML 圖表——而且現在可透過簡單、對話式的介面存取。

您不需要了解 UML 語法。您不需要記住符號。只需描述情境即可。

AI 能超越基本功能做到的事

這個工具不僅止於建立圖表。它還能：

• 根據您的回饋增加或移除類別
• 優化物件之間的關係
• 根據缺失的行為建議新功能
• 回答後續問題，例如 「為什麼訂單與客戶有關？」 或 「我可以在這裡添加付款方式嗎？」

每次互動都由一個用於UML圖的聊天機器人引導，它會提供建議——例如「解釋這個類別」或「如果用戶可以取消訂單會怎樣？」——幫助你進一步探索。

你也可以提問：

「優化這個類別圖，加入一個 付款 類別。」
「在 客戶 類別中新增一個方法，讓他們可以更改電話號碼。」

隨著你的系統演進，AI會適應、成長並持續保持有用。

如何在你的工作流程中使用它

開始一個新的迭代。你在待辦事項梳理期間已收集了使用者故事。

不必從腦力激盪或草圖本開始，打開AI聊天機器人並輸入：

「將這些使用者故事轉換為UML類別圖：

• 作為使用者，我希望可以用我的電子郵件和密碼登入。
• 作為使用者，我希望可以查看我的訂單歷史。
• 作為使用者，我希望可以下一個新訂單。
• 作為使用者，我希望可以取消一個現有的訂單。」

AI會生成一個顯示以下內容的圖表：

• 使用者, 訂單, 產品，以及 付款 類別
• 關係如 使用者 有許多 訂單
• 像這樣的方法placeOrder(), cancelOrder(), viewHistory()

現在你有一個視覺模型可以交給開發人員。在撰寫任何程式碼之前，你可以說明系統應如何運作。

你甚至可以透過連結分享會議內容並展示給你的團隊。聊天紀錄會追蹤你的問題以及設計的演進過程。

這不僅僅是一個工具，更是商業語言與技術架構之間的橋樑。

比較：傳統建模 vs. AI 驅動的建模

由人工智慧驅動的建模軟體並不會取代建模，而是加速建模過程，使其更易於使用。

真實世界影響

一個金融科技團隊使用此方法設計其入門流程。他們撰寫了12個使用者故事。人工智慧在數分鐘內生成了一個類別圖，顯示了客戶, 帳戶，以及驗證類別之間的互動方式。開發人員利用此圖建立初始的API架構——將設計時間減少60%。

另一個醫療團隊使用此方法來繪製病患互動流程。基於提示的圖形生成幫助他們發現遺漏的類別，例如預約以及醫療紀錄。他們在程式碼開發前就發現了使用者流程中的缺口。

由於人工智慧能理解上下文，它不僅僅生成圖形，還幫助團隊思考他們的系統。

常見問題

問：我可以使用此工具從使用者故事生成UML圖嗎？
可以。只需用簡單語言描述使用者故事，人工智慧將根據內容生成UML類別圖。

問：人工智慧是否基於真實的建模標準訓練而成？
是的。人工智慧模型是基於廣泛使用的UML標準訓練而成，包括類別圖、序列圖和活動圖，並能理解軟體設計中的常見模式。

問：圖形生成後，我可以進行修改嗎？
當然可以。只需要求人工智慧調整圖形，即可新增類別或移除關係。

問：我可以與同事分享我的會話嗎？
可以。每次聊天會話都會被保存，並可透過網址分享，方便協作與審查。

問：這適用於任何類型的使用者故事嗎？
最適合用於包含參與者、動作與結果的使用者故事。例如：「作為使用者，我想要……」 或 「作為一個系統，我需要……」 是理想的。

問：這是更大規模建模套件的一部分嗎？
是的。對於更進階的建模，包括企業架構以及系統脈絡，請探索在Visual Paradigm 網站.

若要親手體驗基於提示的圖示產生與由提示產生的AI圖示，請前往由AI驅動的建模軟體chat.visual-paradigm.com.