這個用例圖是系統設計早期階段的理想工具，作為定義範圍與功能需求從使用者觀點出發的藍圖。它回答了基本問題：系統必須為使用者做什麼？
1. 目標：定義機櫃的範圍與需求
設計自助零售機的挑戰在於明確界定系統的邊界——機櫃本身負責哪些功能，與外部系統（如庫存系統或支付網關）負責哪些功能。
圖表目標：以視覺方式識別所有主要與次要參與者，並定義必須在機櫃系統邊界內實現的高階功能需求（用例）。這確保開發工作聚焦，並最小化範圍蔓延。
| 關鍵參與者 | 主要用例 |
|---|---|
| 顧客（主要） | 瀏覽商品、結帳、處理付款 |
| 店經理（主要） | 補貨、檢視日誌 |
| 庫存系統（次要） | 檢查庫存可用性 |
| 支付網關（次要） | 授權交易 |
2. 使用AI聊天機器人生成與迭代圖表
使用AI聊天機器人 在於它能夠根據簡單的功能需求立即建立初始的視覺模型，並以對話方式快速迭代設計。
初始AI生成提示（簡單需求）
我們從對主要系統組件和所需功能的最小描述開始。我們依賴AI對UML最佳實踐的理解來定義系統邊界和關係。
提示：
「為『零售自助服務機系統』生成一個UML用例圖。主要使用者是顧客和店長。主要功能包括瀏覽商品, 結帳，以及補貨。系統依賴於一個庫存系統以及一個支付網關.”
生成結果
迭代更新：優化模型
審查初始圖表後，我們發現一個關鍵的共用功能——驗證——被遺漏了，且我們需要新增一個支援角色。我們並未手動編輯圖表，而是透過對話方式指示AI進行修改。
迭代提示：
「請更新目前的圖表：
- 新增用例『驗證使用者』，並使其成為『結帳』和『補貨』的強制包含項目。
- 新增一名新角色『客服中心人員』，其啟動一個新的用例：『提供遠端協助』。」
最終圖表結果
AI迅速更新圖表程式碼，正確地新增了<<include>>『驗證使用者』的關係，並將新的外部角色『客服中心人員』放置在系統邊界之外，展現了模型如何輕鬆透過對話方式進行優化。
3. 基於生成圖示的進階分析
一旦生成視覺模型，AI聊天機器人即可作為分析工具，根據圖示程式碼推導出文字文件並執行結構驗證。
A. 正式需求清單文件
請要求AI將視覺元素及其關係轉換為結構化文字文件適用於正式專案規格的文件。
分析提示：
「根據生成的零售機櫃用例圖示程式碼，生成一份正式需求文件。針對每個用例，描述主要啟動者、目標，並列出所有依賴關係，包括任何次要參與者或包含的用例。」
- 優勢：這能立即將視覺模型轉換為正式的文字需求清單，對於專案範圍界定與簽核至關重要。AI確保流程與依賴關係的描述與圖示完全一致。
B. 依賴關係與整合文件
圖示以視覺方式區分內部範圍與外部依賴（次要參與者）。我們可要求AI將此清單正式化，以利整合規劃。
分析提示：
「根據圖示起草整合規劃文件的章節。識別出機櫃所依賴的所有外部系統（非人類參與者），並詳細說明每個系統所需的特定用例互動，明確定義整合點。」
- 優勢：此任務利用圖示生成整合團隊所需的文件，明確定義機櫃運作所必需的外部API與合約互動，確保不會遺漏任何整合點。
透過在這個三步驟循環——目標設定、即時生成與結構化分析中使用AI聊天機器人，專案團隊可確保用例圖不僅作為視覺輔助，更成為後續所有設計與開發工作的驗證基礎。
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