Chinh phục Agile với Mô hình hóa Trường hợp Sử dụng được hỗ trợ bởi AI: Hướng dẫn Toàn diện

Lấp đầy khoảng cách giữa Cấu trúc và Tốc độ

Trong nhiều năm, các đội phát triển phần mềm đã nhận thấy sự đối lập giữa tính kỷ luật có cấu trúc của các trường hợp sử dụng và tính linh hoạt nhanh chóng của các phương pháp Agile. Việc mô hình hóa trường hợp sử dụng truyền thống thường bị liên kết với tài liệu Waterfall nặng nề và được thực hiện từ đầu, trong khi Agile ưu tiên “phần mềm hoạt động hơn là tài liệu toàn diện.” Tuy nhiên, sự xuất hiện củaUse-Case 2.0và các công cụ hỗ trợ bởi AI đã làm thay đổi căn bản bối cảnh này.

Một phương pháp dựa trên trường hợp sử dụng, được thúc đẩy bởiStudio Mô hình hóa Trường hợp Sử dụng được hỗ trợ AI của Visual Paradigm, hiện nay hỗ trợ phát triển Agile bằng cách kết hợp việc thu thập yêu cầu rõ ràng với giao hàng theo từng giai đoạn. Hướng dẫn này khám phá cách tận dụng phương pháp kết hợp này để duy trì tính rõ ràng, tính đầy đủ và khả năng truy xuất nguồn gốc của các trường hợp sử dụng mà không hy sinh tốc độ và khả năng thích ứng cần thiết của Agile.

Sự phát triển: Tại sao các trường hợp sử dụng thuộc về Agile

Trong lịch sử, các trường hợp sử dụng chi tiết mâu thuẫn với Agile vì chúng đòi hỏi thời gian đáng kể để viết và duy trì trước khi bắt đầu mã hóa. Tuy nhiên, phương pháp được gọi làUse-Case 2.0đã hiện đại hóa phương pháp này bằng cách giới thiệu khái niệm “cắt nhỏ”. Thay vì triển khai một trường hợp sử dụng phức tạp trong một lần, các đội sẽ chia nhỏ nó thành các mảnh nhỏ, tăng dần theo từng giai đoạn — bắt đầu từ luồng cơ bản và bổ sung các lựa chọn thay thế và ngoại lệ ở các giai đoạn sau.

Khi được kết hợp với Trí tuệ Nhân tạo, phương pháp này trở nên mạnh mẽ hơn bao giờ hết. AI loại bỏ công việc thủ công trong việc soạn thảo luồng và sơ đồ, giúp các đội tạo ra các tài liệu chi tiết “ngay đúng lúc” cho sprint hiện tại.

Bước theo bước: Triển khai Quy trình làm việc được điều khiển bởi AI

Dưới đây là một quy trình có cấu trúc để tích hợp Studio AI của Visual Paradigm vào vòng đời Agile, từ tầm nhìn sản phẩm đến phát hành.

1. Giai đoạn Khởi đầu và Sprint 0: Xây dựng Tầm nhìn

Trong giai đoạn ban đầu, mục tiêu là xây dựng một cái nhìn tổng quan nhẹ nhàng mà không bị mắc kẹt vào thiết kế nặng nề. Sử dụng Studio AI, Người sở hữu Sản phẩm bắt đầu bằng một mô tả hệ thống ngắn gọn.

• Đầu vào: Một tuyên bố mục tiêu cấp cao (ví dụ: “Một nền tảng học tập trực tuyến nơi học sinh đăng ký khóa học, giảng viên tải lên tài liệu và quản trị viên quản lý người dùng”).
• Đầu ra AI:Hệ thống ngay lập tức tạo ra các tác nhân tiềm năng, danh sách ban đầu các trường hợp sử dụng, mộtsơ đồ trường hợp sử dụngvới các mối quan hệ bao gồm/mở rộng, và các mô tả cấu trúc cơ bản.

Điều này giúp đội hình hình dung ngay lập tức phạm vi, tạo ra một mô hình nền tảng đủ linh hoạt để thay đổi.

2. Rà soát Danh sách Yêu cầu: Sắp xếp ưu tiên và Cắt nhỏ

Sau khi mô hình ban đầu được tạo, đội hình chuyển sangrà soát danh sách yêu cầu. Ở đây, mô hình trường hợp sử dụng được tạo ra sẽ đóng vai trò là bản đồ tham chiếu chính.

• Chiến lược cắt nhỏ:Chia nhỏ các trường hợp sử dụng lớn thành các mảnh tăng dần. Tập trung trước tiên vào “đường đi suôn sẻ” (ví dụ: “Đăng ký một khóa học – tình huống thành công”) và trì hoãn các trường hợp biên hoặc xử lý lỗi sang các mảnh sau.
• Tích hợp: Những mảnh này có thể được xuất ra dưới dạng các câu chuyện người dùng hoặc các mục lớn vào các công cụ quản lý dự án như Jira.
• Bản đồ hóa:Tính năng Bản đồ Câu chuyện tích hợp của Visual Paradigm cho phép các đội trực quan hóa việc liên kết Các trường hợp sử dụng → Các mục lớn → Các câu chuyện người dùng → Các nhiệm vụ, ưu tiên hóa chúng thông qua các phương pháp như MoSCoW hoặc WSJF cho sprint sắp tới.

3. Chi tiết hóa lặp lại trong các sprint

Tài liệu chi tiết không còn là điều kiện tiên quyết để bắt đầu; đó là một hoạt động hợp tác diễn ra trong suốt sprint.

• Tạo theo yêu cầu:Đối với 1–3 mảnh trường hợp sử dụng được chọn, hãy đưa các mô tả cấp cao trở lại vào Studio AI.
• Kết quả chi tiết:AI tạo radòng chảy chi tiết (điều kiện tiền/điều kiện hậu, các bước), cập nhật các sơ đồ, và quan trọng nhất là tạo racác trường hợp kiểm thử tự động tạovới các tình huống và kết quả mong đợi.
• Xem xét:Đội và các bên liên quan xem xét đầu ra từ AI, điều chỉnh các lời nhắc hoặc chỉnh sửa thủ công chi tiết. Điều này đảm bảo rằng quá trình phát triển (TDD/ATDD) được thực hiện dựa trên các thông số chính xác và đã được thống nhất.

4. Triển khai và vòng phản hồi

Trong giai đoạn lập trình, các nhà phát triển sử dụng các sơ đồ tuần tự và các trường hợp kiểm thử được tạo ra như một bản vẽ thiết kế. Điều này giảm thiểu sự mơ hồ và đẩy nhanh quá trình triển khai.

Sau buổi demo sprint, phản hồi được thu thập và đưa trở lại mô hình. Vì tài liệu được điều khiển bởi AI, cập nhật mô hình trường hợp sử dụngviệc cập nhật mô hình trường hợp sử dụng để phản ánh các thay đổi—như thêm các mảnh mới hoặc tinh chỉnh dòng chảy—chỉ mất vài giây. AI tái tạo ngay lập tức các sơ đồ và kiểm thử bị ảnh hưởng, đảm bảo mô hình phát triển song song với sản phẩm mà không cần phải thực hiện công việc sửa đổi lớn.

5. Tài liệu liên tục và khả năng truy xuất

Một lợi thế lớn của cách tiếp cận này là loại bỏ nợ tài liệu. Tại bất kỳ thời điểm nào, đội có thể một cú nhấp chuột để tạo ra:

• Các phần tài liệu thiết kế phần mềm (SDD) được cập nhật.
• Ma trận truy xuất yêu cầu liên kết Các trường hợp sử dụng ↔ Câu chuyện ↔ Kiểm thử ↔ Mã nguồn.
• Báo cáo độ bao phủ kiểm thử.

Tại sao cách tiếp cận này vốn dĩ là Agile

Việc áp dụng chiến lược trường hợp sử dụng được hỗ trợ bởi AI củng cố các giá trị cốt lõi của Agile thay vì mâu thuẫn với chúng:

• Lặp lại và tăng dần:Các đội cung cấp giá trị dưới dạng các mảnh nhỏ, chỉ chi tiết hóa thông tin khi thực sự cần thiết.
• Hợp tác với khách hàng: Các câu chuyện về trường hợp sử dụng và sơ đồ hình ảnhđược hiểu dễ dàng bởi các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật, giúp thu thập phản hồi tốt hơn so với mã nguồn hoặc các vé trừu tượng.
• Phản hồi với thay đổi:Vì AI có thể tái tạo các tài sản ngay lập tức, việc thay đổi yêu cầu trở nên rẻ tiền. Không còn các tài liệu tĩnh ‘vứt đi’ nữa.
• Tốc độ bền vững:Tự động hóa việc tạo các luồng và kiểm thử nhàm chán giúp đội ngũ tập trung vào giải quyết vấn đề và viết mã.

Sự thay đổi về kinh tế: Chi tiết cao với chi phí bằng không

Sự thay đổi đáng kể nhất mà AI mang lại cho lĩnh vực này là về mặt kinh tế. Trước đây, việc viết và duy trì các trường hợp sử dụng chi tiết tốn kém. Với Visual Paradigm AI Studio, chi phí về chi tiết tiến gần đến mức bằng không.

Các đội nhận được các luồng toàn diện, các lựa chọn thay thế, ngoại lệ, hình ảnh và các trường hợp kiểm thử mà không cần nỗ lực tương xứng. Điều này cho phép tạo tài liệu theo phương pháp ‘vừa đủ thời điểm’—chỉ tạo ra những gì cần thiết cho từng sprint và loại bỏ hoặc tái tạo ngay lập tức các phần lỗi thời. Hơn nữa, AI đảm bảo tính khả tích được duy trì tự động, liên kết giữa văn bản, sơ đồ và kiểm thử, giúp giảm đáng kể nỗi đau trong kiểm toán và chi phí tuân thủ.

Bằng cách coi các mô hình trường hợp sử dụng chi tiết, có thể truy xuất nguồn gốclà một sản phẩm phụ của quá trình lặp nhanh thay vì một điểm nghẽn, các tổ chức có thể làm cho quy trình Agile của mình trở nên vững chắc và mở rộng hơn.

Kết luận

Sự kết hợp giữa các nguyên tắc Use-Case 2.0 và tự động hóa AI mang lại con đường thực tế cho các đội phát triển phần mềm hiện đại. Nó cung cấp cấu trúc cần thiết cho các hệ thống phức tạp trong khi vẫn giữ được tốc độ giao hàng theo Agile. Để trải nghiệm quy trình làm việc lai này, các đội có thể sử dụng Studio mô hình hóa trường hợp sử dụng được tích hợp AI của Visual Paradigmđể biến các mục tiêu mơ hồ thành các tài sản có cấu trúc, có thể kiểm thử và sẵn sàng cho Agile chỉ trong vài phút.