一、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。
二、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。
三、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。
四、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。
五、 课程时间
3天（可定制化）。
六、纲课程大
——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
4.1. 思维链(Chain of Thought, CoT)
4.2. AI对话的提示词
4.3. 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
6.1. 产品需求收集与分析
6.2. AI辅助产品需求分析
6.2.1. 业务场景列表分析
6.2.2. 场景引导法介绍
6.2.3. AI识别需求提问，辅助QA管理
6.2.4. AI识别原始资料不足，辅助资料表管理
6.3. AI辅助需求确认验证（上游协作）
6.3.1. 需求验证和确认的意义和价值
6.3.2. 故事线法对齐需求
6.3.3. 基于AI生成场景列表
6.3.4. 基于AI关联场景和UI的关系
6.3.5. 练习：用AI生成场景列表和演示方案
6.4. AI辅助产品需求细节补充以及可视化编辑
6.4.1. 流程类
6.4.2. 逻辑类
6.4.3. 练习：AI生成逻辑类工具的表达
6.4.4. UI类
6.4.5. 表达类
6.4.6. 定时任务类
6.4.7. 文件处理
6.4.8. 权限类需求
6.4.9. AI非功能性需求分析
——第二天——
7. AI辅助业务需求质量落地
7.1. 需求质量标准及落地
7.1.1. 需求质量标准及落地方法
7.1.2. 完整性
7.1.3. 正确性
7.1.4. 精确性
7.1.5. 一致性
7.1.6. 灵活性
7.1.7. 易读性
7.1.8. 可实现性
7.1.9. 可测试性
7.2. 需求质量提升
7.2.1. 基于错题本完善需求质量
8. AI辅助需求评审
8.1. AI自动需求质量全面扫描
8.2. 练习：基于AI对需求的质量进行扫描
8.3. 需求问题追踪管理
9. AI辅助需求澄清（下游合作）
9.1. 基于目标驱动法和三段式高效澄清会的设计
9.2. 需求澄清会的文档结构化组织
9.3. 场景故事线进行澄清
10. 需求计划
10.1. 需求分解
10.1.1. 练习：AI自动需求分析
10.2. 需求排期
10.2.1. 练习：AI自动需求排期
10.3. 需求估算
10.3.1. 练习：AI自动需求估算
11. AI辅助需求杠杆开发（下游合作）
11.1. 需求变更的分类
11.2. 需求变更的预防、预告
11.3. 需求变更的响应
11.4. 需求变更影响性分析
11.5. AI辅助需求变更响应
12. AI辅助需求验收测试
12.1. AI自动生成验收用例
——第三天——
13. 业务建模法介绍
13.1. 业务建模的意义和价值
13.2. 业务建模的基本原则
13.2.1. 模型之间的关系
13.2.2. 模型的字段梳理
13.3. 业务建模的方法
13.3.1. 模型的建立
13.3.2. 一页纸建模法
13.4. 建模后的模型验证
13.5. 业务建模的实操（需要客户提供一个案例）
13.6. 练习：采用AI进行需求的业务建模
14. 需求的可复用模式
14.1. 什么是需求可复用模式
14.2. 需求可复用模式的由来
14.3. 可复用模式业务类型介绍（一部分高频的模式）
14.4. 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
七、 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。
