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想像你是一個軟體團隊的一員，正在設計一個新的員工薪資系統。你需要展示系統的不同部分如何協同運作——從員工資料到薪資計算——以及不同開發團隊如何獨立進行工作。
你無需手動繪製複雜的套件結構，只需用簡單語言描述系統，AI即可立即生成清晰且專業的套件圖。這正是 Visual Paradigm 中的人工智能驅動建模軟體所能做到的——將你的自然語言提示轉化為結構化、視覺化的系統設計。
一個結構良好的套件圖有助於團隊理解系統的高階架構。對於薪資系統而言，這意味著清楚了解資料來源、計算方式，以及不同使用者角色之間的互動方式。
若缺乏清晰的視覺地圖，團隊可能面臨：
套件圖能讓這些關係清晰可見——幫助開發人員、產品經理和利益相關者保持一致。
讓我們走過一個真實世界的互動過程，展示團隊如何使用人工智能驅動的建模軟體來定義員工薪資系統的結構。
使用者是負責新薪資系統計畫的軟體專案負責人。團隊成員包括專注於員工資料、薪資處理和資料庫整合的開發人員。目標是在早期明確系統結構，讓並行開發團隊能無歧義地開始建構。
使用者希望：
他們不希望花數小時手動設計結構。相反地，他們希望用簡單語言描述系統，並獲得結構清晰且準確的視覺化呈現。
提示 1： 為員工薪資系統生成一個套件圖
AI 解讀此請求，並建立一個包含核心組件的高階套件結構：
提示 2： 概述此套件結構如何支援不同開發團隊並行工作。
AI透過展示每個套件如何獨立開發，進一步擴展了結構：
AI還會突出顯示依賴關係——例如，薪資計算取決於薪資發放時程——讓團隊知道需要關注哪些部分。
它增加了介面繼承，顯示人力資源入口網站和管理控制面板使用共同的使用者介面元件，減少重複。
這種細節層級在傳統的模型工具中無法實現，它是直接根據自然語言提示建立的。
與需要技術指令或預先定義範本的傳統工具不同，此AI驅動的模型軟體專注於理解現實世界的需求。
當您描述一個系統時，AI會：
對於薪資系統而言，這表示：
產生的圖表不僅僅是一張圖——它是一種溝通工具。它幫助新成員理解系統，支援規劃討論，並讓領導層快速掌握整體概況。
在上述範例中，軟體有助於說明團隊如何獨立運作：
AI還顯示共享元件（如共用的使用者介面）如何減少重複。當像稅務扣款或獎金資格等功能在多個介面中使用時，這尤其有幫助。
| 方面 | 手動設計 | AI驅動模型 |
|——-|—————|———————-|
| 建立時間 | 數小時 | 數分鐘 |
| 結構的準確性 | 取決於使用者的知識 | 基於邏輯分組 |
| 團隊協調 | 需要協調 | 自動顯示關係 |
| 支援平行開發 | 常被忽略 | 清晰定義的團隊界限 |
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只需描述您的系統——無論是薪資解決方案、產品管理平台，還是物流追蹤系統——讓 AI 生成符合您需求的清晰且結構化的套件圖。
無需模板。無技術術語。僅透過對話，即可產生強大的視覺化模型。
問：我能否使用此 AI 工具為多個團隊並行工作的薪資系統建立套件圖？
答：可以。AI 理解明確團隊界限的重要性，並能生成支援獨立開發的結構，同時展現依賴關係與共用元件。
問：AI 是否能協助識別系統中哪些部分是共用或重複的？
答：絕對可以。AI 能偵測如共用的使用者介面元件或重複的資料存取等模式，並在圖中清楚顯示，有助於避免重複工作。
問：生成的套件圖對規劃和團隊會議有幫助嗎？
答：可以。圖表為系統架構提供清晰的視覺參考，有助於團隊明確責任分工、理解資料流程，並規劃開發階段。
問：AI 如何理解系統的結構？
答：透過解讀自然語言提示。當您描述系統時——例如「員工資料傳送到薪資系統」或「管理員儀表板使用共用功能」——AI 會將這些關係轉化為邏輯套件與連結。