想像一位使用者試圖理解酒店預訂平台的工作原理——從搜尋房間到完成預訂。若沒有清晰的視覺地圖,整個流程會顯得零散。這正是人工智能驅動的建模軟件發揮作用之處。
這並非關於複雜的工具或技術設置。而是僅需描述系統,就能獲得清晰、逐步的視圖。一個簡單的提示即可生成結構良好的序列圖,不僅展現流程,還揭示潛在風險。

該使用者是一位負責新酒店預訂功能的產品經理。其團隊需要了解預訂流程在系統中如何運作,更重要的是,找出可能出問題的環節。
他們身邊沒有開發人員可以繪製互動流程。因此,他們轉而使用人工智能驅動的建模工具,發現該工具易於使用且極具直覺性。
他們的目標很簡單:展示使用者如何與系統互動,並識別流程可能失敗的環節。
他們所做的如下:
為酒店預訂平台創建一個序列圖。
人工智能解讀了該提示,並生成了一個包含關鍵參與者的序列圖:使用者、預訂服務、房間資料庫和支付服務。
提供序列圖中可見的潛在瓶頸或風險的概覽。
人工智能不僅展示了流程,還標示出關鍵風險:
這不僅僅是一張圖表。它變成了一種診斷工具。
由人工智慧驅動的模擬軟體不僅僅繪製圖表,還幫助團隊觀察系統在壓力下的運作方式。
在這個範例中,序列圖作為以下內容的基礎:
從自然語言提示生成清晰且準確的序列圖的能力,是非技術團隊參與系統設計方式的一個重大進步。
這在快速變化的環境中尤為有用,團隊需要迅速驗證假設。
當您使用人工智慧驅動的模擬軟體時,您將獲得:
不需要技術專業知識。無需編碼。只需一個提示。
結果不僅僅是一張圖表——它是使用者與系統之間的對話,揭示了事物實際運作的方式。
團隊經常花時間手繪基本流程圖。使用人工智慧驅動的模擬軟體,相同資訊可立即生成,且注重細節與結構。
這種方法在以下情況尤為有用:
您不再需要猜測失敗可能發生的位置,而是能清楚地看到它們。
問:人工智慧驅動的模擬軟體能否幫助我理解複雜的系統流程,而無需技術技能?
答:可以。只需用簡單語言描述流程,您就能獲得系統各部分互動的清晰視覺呈現。
問:人工智慧如何知道在序列圖中包含哪些路徑?
答:人工智慧會分析您的描述,並根據現實的使用者行為,繪製出所有邏輯分支——例如成功、失敗或替代結果。
問:序列圖是否適合用於會議中討論風險?
答:絕對可以。圖表不僅顯示流程,還顯示風險發生的位置——例如付款失敗或房間不可用——使團隊討論起來更加容易。
問:我可以使用這個來改善我的產品設計嗎?
答:可以。及早識別瓶頸可讓您設計出更好的錯誤處理機制,改善使用者反饋,並建立更具彈性的系統。
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