该用例图是系统设计早期阶段的理想工具，作为定义范围和功能需求从用户角度出发的蓝图。它回答了根本性问题：系统必须为用户完成什么？
1. 目标：定义自助服务终端的范围和需求
设计自助零售终端的挑战在于明确界定系统边界——即终端本身负责哪些功能，而哪些功能由外部系统（如库存系统或支付网关）负责。
图表目标：通过视觉方式识别所有主要和次要参与者，并定义必须在自助服务终端系统边界内实现的高层次功能需求（用例）。这确保开发工作聚焦，同时最小化范围蔓延。
| 关键参与者 | 主要用例 |
|---|---|
| 顾客（主要） | 浏览商品、结账、处理支付 |
| 店长（主要） | 补货、查看日志 |
| 库存系统（次要） | 检查库存可用性 |
| 支付网关（次要） | 授权交易 |
2. 使用AI聊天机器人生成并迭代图表
使用AI聊天机器人 在于它能够根据简单的功能需求立即创建初始的视觉模型，然后通过对话方式快速迭代设计。
初始AI生成提示（简单需求）
我们从对主要系统组件和所需功能的最小描述开始。我们依赖AI对UML最佳实践的理解来定义系统边界和关系。
提示：
“为‘零售自助服务终端系统’生成一个UML用例图。主要用户是顾客和店长。主要功能包括浏览商品, 结账，以及补货。该系统依赖于一个库存系统以及一个支付网关.”
生成结果
迭代更新：优化模型
在审查初始图示后，我们意识到一个关键的通用功能——认证——被遗漏了，我们需要新增一个支持角色。我们不再手动编辑图示，而是通过对话方式指导AI进行修改。
迭代提示：
“请更新当前图示：
- 添加用例‘用户认证’，并将其作为‘结账’和‘补货’的强制包含项。
- 新增一个参与者‘客服专员’，其触发一个新的用例：‘提供远程协助’。”
最终图示结果
AI迅速更新了图示代码，正确添加了<<include>>‘用户认证’的关联关系，并将新的外部参与者‘客服专员’放置在系统边界之外，展示了该模型如何通过对话方式轻松地进行优化。
3. 基于生成的图表进行高级分析
一旦生成可视化模型，AI聊天机器人即可作为分析工具，基于图表代码生成文本文档并进行结构验证。
A. 正式需求列表文档
请AI将视觉元素及其关系转换为结构化文本文档，适用于正式项目规范。
分析提示：
“基于生成的零售自助服务机用例图代码，生成一份正式需求文档。针对每个用例，描述主要发起者、目标，并列出所有依赖关系，包括任何次要参与者或包含的用例。”
- 优势： 这会立即将可视化模型转换为正式的文本需求列表，这对于项目范围界定和确认至关重要。AI确保流程和依赖关系的描述与图表完全一致。
B. 依赖关系与集成文档
该图表在视觉上将内部范围与外部依赖关系（次要参与者）区分开来。我们可以要求AI将此列表正式化，用于集成规划。
分析提示：
“根据图表起草一份集成规划文档章节。识别自助服务机所依赖的所有外部系统（非人类参与者），并详细说明每个系统所需的特定用例交互，明确集成点。”
- 优势： 此任务利用图表为集成团队生成文档，明确自助服务机运行所必需的外部API和合同交互，确保不会遗漏任何集成点。
通过在这一三步循环——目标设定、即时生成和结构化分析中使用AI聊天机器人，项目团队可以确保用例图不仅作为视觉辅助工具，更成为后续所有设计与开发工作的验证基础。
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