掌握以人工智慧驅動的用例建模實現敏捷：全面指南

彌合結構與速度之間的差距

多年來，軟體開發團隊一直認為用例的結構化嚴謹性與敏捷方法的快速靈活性之間存在矛盾。傳統的用例建模通常與繁重的前期瀑布式文檔相關聯，而敏捷則傾向於「可工作的軟體勝過全面的文檔」。然而，隨著用例2.0與人工智慧輔助工具的出現，徹底改變了這一局面。

以用例為導向的方法，由Visual Paradigm的人工智慧驅動用例建模工作室如今，這種方法結合明確的需求捕捉與迭代交付，支援敏捷開發。本指南探討如何運用這種混合方法，在不犧牲敏捷所要求的速度與適應性的前提下，維持用例的清晰性、完整性與可追溯性。

演進：為何用例應屬於敏捷

從歷史角度看，詳細的用例與敏捷方法存在衝突，因為它們需要在編碼開始前投入大量時間撰寫與維護。然而，被稱為用例2.0的實務方法透過引入「切片」概念，革新了這一做法。團隊不再一次性實現複雜的用例，而是將其分解為更小、逐步遞增的切片——從基本流程開始，再在後續迭代中加入替代路徑與例外情況。

當與人工智慧結合時，此方法的效能更為強大。人工智慧可消除手動撰寫流程與圖表的繁重工作，讓團隊能夠針對當前迭代「即時」生成詳細規格。

逐步指南：實施人工智慧驅動的工作流程

以下是將 Visual Paradigm 的人工智慧工作室整合至敏捷生命週期的結構化工作流程，從產品願景逐步推進至發行。

1. 起始與Sprint 0：建立願景

在初始階段，目標是建立輕量級的整體概觀，避免陷入繁重的設計細節。使用人工智慧工作室，產品負責人從簡明的系統描述開始。

• 輸入： 一個高階目標陳述（例如：「一個線上學習平台，學生可報名課程，教師上傳教材，管理員管理使用者」）。
• 人工智慧輸出： 系統立即生成候選參與者、初步用例清單，以及一個用例圖包含包含/擴展關係，並附有基本的結構化描述。

這讓團隊能立即掌握範圍，建立一個足夠靈活以應對變化的基礎模型。

2. 後端待辦事項精煉：優先排序與切片

一旦初步模型建立完成，團隊便進入待辦事項精煉在此階段，生成的用例模型作為主要參考地圖。

• 切片策略： 將大型用例拆分成逐步遞增的切片。首先專注於「順利路徑」（例如：「報名課程 – 成功情境」），並將邊界案例或錯誤處理推遲至未來切片。
• 整合： 這些切片可以匯出為使用者故事或大型功能，並導入像 Jira 之類的專案管理工具中。
• 圖譜： Visual Paradigm 的整合式故事地圖功能，讓團隊能以視覺化方式將使用案例 → 大型功能 → 使用者故事 → 任務進行對應，並透過 MoSCoW 或 WSJF 等方法，為下一個迭代進行優先順序排序。

3. 迭代式細化（於迭代期間）

詳細文件不再是在開始前的必要條件；它是一項於迭代期間進行的協作活動。

• 即時生成： 對所選的 1–3 個使用案例切片，將高階描述回饋至 AI 創作室。
• 詳細輸出： AI 會產生詳細流程（前置/後置條件、步驟），更新圖表，並重要的是，產生自動產生的測試案例，包含情境與預期結果。
• 審查： 團隊與利害關係人審查 AI 的輸出結果，調整提示內容或手動微調細節。這確保開發（TDD/ATDD）能依據準確且達成共識的規格進行。

4. 實作與反饋迴圈

在程式碼撰寫階段，開發人員將產生的順序圖與測試案例作為藍圖使用。這能減少歧義並加速實作。

在迭代展示後，會收集反饋並回饋至模型中。由於文件是 AI 驅動的，更新使用案例模型以反映變更（例如新增切片或優化流程）僅需數秒。AI 會立即重新產生受影響的圖表與測試，確保模型能隨著產品演進，而無需進行大量重做。

5. 持續性文件與可追溯性

此方法的一大優勢在於消除了文件負債。在任何時刻，團隊都能點擊一次即可產生：

• 更新後的軟體設計文件（SDD）章節。
• 需求可追溯矩陣，連結使用案例 ↔ 故事 ↔ 測試 ↔ 程式碼。
• 測試覆蓋率報告。

為何此方法本質上具備敏捷性

採用 AI 驅動的使用案例策略，強化核心敏捷價值，而非與之衝突：

• 迭代與增量式： 團隊以小切片的方式交付價值，僅在必要時才細化細節。
• 客戶合作： 使用案例敘述與視覺圖示容易被非技術利益相關者理解，促進比程式碼或抽象票據更好的反饋。
• 回應變更：由於AI能立即重新生成成果，變更需求的成本極低，不存在靜態的「丟棄式」文件。
• 永續節奏：自動化繁瑣的流程與測試建立，讓團隊能專注於問題解決與程式設計。

經濟轉變：零成本高細節

AI在此領域帶來的最重要轉變是經濟層面。過去撰寫與維護詳細使用案例的成本高昂，而透過 Visual Paradigm 的 AI Studio，細節的成本趨近於零。

團隊能在不增加相對努力的情況下獲得完整的流程、替代方案、例外情況、視覺化內容與測試案例。這使得「即時」文件成為可能——僅為迭代生成所需內容，並立即捨棄或重新生成過時部分。此外，AI能自動維持可追溯性，連結文字、圖示與測試，大幅降低審計痛點與合規成本。

透過將詳細且可追溯的使用案例模型視為快速迭代的副產品而非瓶頸，組織能讓其敏捷流程更具韌性與可擴展性。

結論

使用案例 2.0 原則與 AI 自動化的融合，為現代軟體團隊提供一條務實的途徑。它在保留敏捷交付速度的同時，為複雜系統提供必要的結構。為體驗此混合工作流程，團隊可使用Visual Paradigm AI 驅動的使用案例建模工作室將模糊目標迅速轉化為結構化、可測試且適合敏捷的成果。