AI赋能需求分析课程
AI赋能需求分析课程
课程背景
在当今快速迭代的数字商业环境中，软件需求的定义、分析与管理质量，直接决定了项目的成败。然而，传统需求工程方法普遍面临沟通低效、细节遗漏、频繁变更、难以追溯等核心痛点，导致需求模糊、开发返工、产品偏离市场预期。与此同时，以DeepSeek为代表的大语言模型（LLM）展现出强大的理解、分析与结构化生成能力，为彻底革新需求工作流带来了革命性机遇。本课程应运而生，旨在系统性地将AI能力深度融入需求生命周期的各个环节，赋能产品、业务与技术团队，从源头提升需求质量与交付确定性。
课程介绍
本课程是一门为期三天、聚焦实战的AI驱动需求工程深度工作坊。课程采用痛点剖析+方法重构+AI赋能+案例实操的沉浸式教学模式，系统覆盖从业务价值定义到验收测试的完整需求生命周期。课程将深入讲解如何运用AI思维链（CoT）与精准提示词，辅助完成干系人识别、场景分析、流程与逻辑可视化（如流程图、状态图、UI草图）、非功能需求挖掘等核心任务；并重点演练AI在需求质量扫描、评审、变更影响分析、验收用例生成乃至业务建模等高阶场景中的应用。通过贯穿始终的真实案例与分组练习，学员将掌握一套可落地的、人机协同的现代需求工程方法论，实现从被动接收需求到主动设计与驾驭需求的能力跨越。
目标受众
1. 产品经理/产品负责人：希望系统化提升需求分析、文档编写与可视化表达能力。
2. 业务分析师（BA）：寻求利用AI工具高效处理复杂业务逻辑、完成高质量业务建模。
3. 技术负责人/架构师/资深开发工程师：需要深度参与前期需求澄清、分析与评审，确保技术可实现性。
4. 项目经理：关注如何利用AI提升需求管理、估算排期与变更控制的效率与精度。
5. 质量保证（QA）工程师：期望从需求源头介入，利用AI高效生成验收场景与测试用例。
预期收获
完成本课程后，学员将能够：熟练运用AI思维链与场景引导法等工具，系统化地分析与定义业务需求，产出高质量的可视化需求制品（流程图、UI草图、状态列表等）；建立基于完整性、正确性、可测试性等维度的需求质量标准，并利用AI进行自动化质量扫描与问题追踪；掌握AI辅助需求澄清、评审、估算排期及变更影响分析的高效协作方法；最终，能够将AI作为核心伙伴，贯穿于需求的生命周期管理之中，显著提升需求传递的精准度、开发交付的稳定性与最终产品的业务价值契合度。
课程时间
3天（可定制化）。
课程大纲
第一天
1. 破冰游戏
2. 需求相关的各种痛点（很多痛点）
3. 需求的生命周期
4. AI工作原理简介
| 思维链(Chain of Thought, CoT) |
| AI对话的提示词 |
| AI分析需求的整体思维流程介绍 |
5. AI辅助业务需求价值定义
6. 产品需求落地
| 产品需求收集与分析 |
AI辅助产品需求分析
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AI辅助需求确认验证（上游协作）
|
AI辅助产品需求细节补充以及可视化编辑
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第二天
7. AI辅助业务需求质量落地
需求质量标准及落地
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需求质量提升
|
8. AI辅助需求评审
| AI自动需求质量全面扫描 |
| 练习：基于AI对需求的质量进行扫描 |
| 需求问题追踪管理 |
9. AI辅助需求澄清（下游合作）
| 基于目标驱动法和三段式高效澄清会的设计 |
| 需求澄清会的文档结构化组织 |
| 场景故事线进行澄清 |
10. 需求计划
需求分解
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需求排期
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需求估算
|
11. AI辅助需求杠杆开发（下游合作）
| 需求变更的分类 |
| 需求变更的预防、预告 |
| 需求变更的响应 |
| 需求变更影响性分析 |
| AI辅助需求变更响应 |
12. AI辅助需求验收测试
| AI自动生成验收用例 |
第三天
13. 业务建模法介绍
| 业务建模的意义和价值 |
业务建模的基本原则
|
业务建模的方法
|
| 建模后的模型验证 |
| 业务建模的实操（需要客户提供一个案例） |
| 练习：采用AI进行需求的业务建模 |
14. 需求的可复用模式
| 什么是需求可复用模式 |
| 需求可复用模式的由来 |
| 可复用模式业务类型介绍（一部分高频的模式） |
| 练习：采用AI基于可复用模式的模板批量生成内容 |
15. 总结和QA
讲师介绍
Stephen老师， 可视化需求分析体系创始人、全栈工程师、产品创新教练、AI深度研究者，中国信息通信研究院铸基计划-TISC企业级平台工程专项推进委员会专家委员。以深厚的IT技术为基础，对AI大模型类的应用有深入的研究和相关成果；授课及咨询经验10年以上；立足于AI技术与软件工程深度融合，研发AI辅助需求分析系统，打造可视化需求分析体系并拥有独立知识产权，精通AI需求、AI编程、AI 测试、AI基础等前沿课程的授课与研发。
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