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。

课程收益

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。

课程对象

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。

课程准备

1. 学员

1.1 心态准备：带着实际工作中遇到的需求痛点与挑战（如模糊需求、频繁变更、沟通困难等案例）前来，以便在课堂研讨与练习中针对性求解。

1.2 工具准备：确保可稳定访问DeepSeek等主流AI对话工具，或贵公司内部已部署的AI环境，并准备好用于记录和整理的文档工具（如Word、在线文档），以便全程参与AI辅助的需求分析与生成实操。

1.3 行动准备：积极投入小组讨论、案例练习与经验分享，在互动与协同中深度学习，共同构建AI赋能需求工作的解决方案。

 2. 主办方

2.1 场地与设备：提供适合分组讨论的培训场地、高清投影仪、幕布、音响设备。

2.2 分组与物料：提前将学员分为6-8人/组，并为每组准备FlipChart（大白纸）、白板笔等练习用具，便于进行思维导图、场景故事线绘制等团队协作。

2.3 案例支持：准备1-2个真实的、具有足够复杂度和讨论空间的业务需求案例（可脱敏），供课程全程贯穿使用，用于各模块方法的连贯性实操演练。

3. 讲师

3.1 提供精心设计、逻辑清晰的理论课件与配套的课堂练习手册。

3.2 清晰讲解小组任务目标、产出标准与记分规则，营造积极竞争、深度协作的学习氛围，确保每位学员都能获得充分的实践与反馈机会。

课程大纲

——第一天——

1. 讲师介绍

2. 破冰游戏

3. 需求相关的各种痛点（很多痛点）

3.1. 一页纸需求问题

3.2. 需求变更问题

3.3. 需求文档质量问题

4. 需求的生命周期

5. AI工作原理简介

5.1. 思维链(Chain of Thought, CoT)

5.2. AI对话的提示词

5.3. AI分析需求的整体思维流程介绍

6. AI辅助业务需求价值定义

6.1. 业务价值分门别类定义

6.2. 练习：采用AI分析业务价值

7. 产品需求落地

7.1. 产品需求收集与分析

7.1.1. 组织关系图法识别干系人

7.1.2. 用户画像

7.1.3. 采用AI识别干系人并分析干系人的诉求

7.2. AI辅助产品需求分析

7.2.1. 业务场景列表分析

7.2.2. 场景引导法介绍

(1) 场景引导法介绍

(2) 闭环思维-保证全流程完整性

(3) 对称思维-识别逆向业务流程

(4) 多样性思维-识别分支处理

(5) 边界思维-识别边界条件

(6) 约束思维-分析约束条件

(7) 练习：基于AI分析需求的各种细节

7.2.3. AI识别需求提问，辅助QA管理

7.2.4. AI识别原始资料不足，辅助资料表管理

7.3. AI辅助需求确认验证（上游协作）

7.3.1. 需求验证和确认的意义和价值

7.3.2. 故事线法对齐需求

7.3.3. 基于AI生成场景列表

7.3.4. 基于AI关联场景和UI的关系

7.3.5. 练习：用AI生成场景列表和演示方案

7.4. AI辅助产品需求细节补充以及可视化编辑

7.4.1. 流程类

(1) 流程图

(2) 状态列表

(3) 状态图

(4) 决策矩阵

(5) 练习：AI生成流程图、状态列表、决策矩阵等。

7.4.2. 逻辑类

(1) 7.4.2.1.表达式树

(2) 7.4.2.2.时间轴

(3) 7.4.2.3.判定矩阵

7.4.3. 练习：AI生成逻辑类工具的表达

7.4.4. UI类

(1) UI类需求套装

(2) 幂等

(3) 7UI表单类

(4) UI查询类

(5) 练习：AI生成UI设计图

(6) 设计UI时考虑外观等其他细节考虑

(7) 练习：AI对话UI二次编辑

7.4.5. 表达类

(1) 编号规则

(2) 数学公式

(3) 练习：AI生成表达类需求逻辑

7.4.6. 定时任务类

(1) 定时任务类需求

(2) 练习：AI生成定时任务类需求

7.4.7. 文件处理

(1) 文件导入

(2) 7文件导出

(3) 练习：AI生成文件导入和文件导出的细节

7.4.8. 权限类需求

(1) 权限需求的表达方式

(2) 练习：AI分析权限需求

7.4.9. AI非功能性需求分析

(1) 非功能性需求的介绍

(2) 练习：AI生成非功能性需求

——第二天——

8. AI辅助业务需求质量落地

8.1. 需求质量标准及落地

8.1.1. 需求质量标准及落地方法

8.1.2. 完整性

8.1.3. 正确性

8.1.4. 精确性

8.1.5. 一致性

8.1.6. 灵活性

8.1.7. 易读性

8.1.8. 可实现性

8.1.9. 可测试性

8.2. 需求质量提升

8.2.1. 基于错题本完善需求质量

9. AI辅助需求评审

9.1. AI自动需求质量全面扫描

9.2. 练习：基于AI对需求的质量进行扫描

9.3. 需求问题追踪管理

10. AI辅助需求澄清（下游合作）

10.1. 基于目标驱动法和三段式高效澄清会的设计

10.2. 需求澄清会的文档结构化组织

10.3. 场景故事线进行澄清

11. 需求计划

11.1. 需求分解

11.1.1. 练习：AI自动需求分析

11.2. 需求排期

11.2.1. 练习：AI自动需求排期

11.3. 需求估算

11.3.1. 练习：AI自动需求估算

12. AI辅助需求杠杆开发（下游合作）

12.1. 需求变更的分类

12.2. 需求变更的预防、预告

12.3. 需求变更的响应

12.4. 需求变更影响性分析

12.5. AI辅助需求变更响应

12.5.1. 抽象

12.5.2. 分层

12.5.3. 解耦

12.5.4. 练习：基于AI分析需求变更和响应需求变更

13. AI辅助需求验收测试

13.1. AI自动生成验收用例

13.1.1. 基于场景生成测试用例

13.1.2. 验收场景100%覆盖

13.1.3. 练习：AI生成验收测试用例

——第三天——

14. 业务建模法介绍

14.1. 业务建模的意义和价值

14.2. 业务建模的基本原则

14.2.1. 模型之间的关系

14.2.2. 模型的字段梳理

14.3. 业务建模的方法

14.3.1. 模型的建立

14.3.2. 一页纸建模法

14.4. 建模后的模型验证

14.5. 业务建模的实操（需要客户提供一个案例）

14.6. 练习：采用AI进行需求的业务建模

15. 需求的可复用模式

15.1. 什么是需求可复用模式

15.2. 需求可复用模式的由来

15.3. 可复用模式业务类型介绍（一部分高频的模式）

15.3.1. 草稿-发布模式

15.3.2. CRUD模式

15.3.3. 配置-生效模式

15.3.4. 命令-响应模式

15.4. 练习：采用AI基于可复用模式的模板批量生成内容

16. 总结和QA