系统设计始于一个目标，但从一个大致想法到正式且安全的规范，往往过程缓慢且细节繁多。本案例研究展示了开发者如何利用Visual Paradigm AI聊天机器人以迭代和对话式的方式绕过繁琐的手动工作。我们从高层次目标开始，让AI生成一个稳健的结构，然后通过简单的自然语言指令来优化该结构。
我们的目标是建立一个安全的用户注册流程.
第一阶段：从构想到灵感——最初的简单提示
开发者从最基础的意图陈述开始，以高层次目标作为提示，仅希望获得一个用于启发的基本结构。
初始AI提示：
“为‘用户注册流程’生成一个UML活动图。”
AI聊天机器人立即回应了一个高度详细的PlantUML结构，通过融入关键的实际复杂性，远远超越了简单的线性流程：
- 分层预检查：依次验证密码复杂度, 用户名唯一性，以及电子邮件格式.
- 安全循环：一个
重复直到循环，允许令牌验证重试但限制为< 3尝试。
- 锁定逻辑： 一条通往 锁定用户账户 验证循环失败时。
这个复杂且可投入生产的结构节省了数小时的手动工作，立即将基本想法转化为坚实的设计基础。
第二阶段：对话式优化 – 使用自然语言更新图表
强大的初始输出提供了完美的基础，但开发者需要进行两个小而关键的最终调整以确保清晰性和合规性。在对话式建模环境中，这意味着使用简单的文本命令，而非拖动图形。
优化提示：
- 添加强制性安全步骤： 为了符合合规要求，密码处理必须在流程早期明确建模。
“在“收集用户名、邮箱和密码” 之后添加一个新操作，命名为“安全哈希并加盐密码”.”
- 重命名一个操作： 当前用于保存数据的操作，“创建非激活用户记录” 对于高层级流程模型来说过于具体。
“将操作“创建非激活用户记录” 重命名为“保留待处理的注册数据”.”
优势： 这种对话式、迭代式的过程是现代AI绘图的标志。开发者无需与连接线和符号搏斗，只需发出简单的命令。AI能够理解上下文，调整复杂的PlantUML代码，并交付一个最终的、准确的模型，为下一阶段的分析做好准备。
第三阶段：分析与文档化 – 利用最终确定的图表
借助高保真的 活动图 通过对话式命令最终确定，下一步是再次利用人工智能生成关键项目文档 基于视觉模型。
A. 审计用的正式安全路径识别
该图的详细逻辑，尤其是安全环路，对于合规性和测试至关重要。要求人工智能正式追踪预期的故障路径。
分析提示：
“根据活动图，追踪并记录确切的操作和条件序列（即‘锁定路径’），该序列直接导致‘锁定用户账户’状态。这是测试防暴力破解机制所必需的。”
优势： 人工智能自动提取安全测试所需的精确事件序列：三次（令牌无效 → 显示错误 → 增加尝试次数）后导致最终条件退出[验证尝试次数 < 3？为（否）] → 锁定用户账户.
B. 为后端生成状态转换文档
注册过程由其状态变化定义（例如：未激活、已激活、已锁定）。该图清晰地展示了这些转换，使人工智能能够生成数据库的技术规范。
分析提示：
“根据图中的活动，起草一份技术文档部分，详细说明用户账户的三种主要状态（未激活、已激活、已锁定）以及导致它们之间转换的具体活动。”
优势： 这利用正式模型自动生成一份状态转换规范，这对后端开发人员至关重要，以确保他们正确实现数据库状态更新（创建未激活用户记录, 激活用户账户, 锁定用户账户) 在批准流程中定义的精确位置。这可以最大限度地减少设计与实现代码之间的翻译错误。
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