該UML 套件圖 是一種大型軟體系統的高階視圖。它幫助架構師與開發經理將程式碼庫組織成邏輯上一致的單元（套件），並定義這些單元之間的依賴關係。對於電商等複雜系統而言，明確定義的套件可防止「意大利麵式程式碼」，並確保模組化開發。
本案例研究展示了資深架構師如何使用 Visual Paradigm AI 聊天機器人來定義並管理現代電商平台的架構層級與依賴關係。
第一階段：從構想到基礎 – 初始提示
架構師從一個非常廣泛的目標出發，以建立初始結構。
初始 AI 提示：
「為一個電商系統生成一份 UML 套件圖。」
AI 聊天機器人回應，立即建立一份詳細且多層次的架構。此模型包含五個主要元件群組（例如，產品管理, 訂單處理, 使用者管理），十個嵌套的子套件，並主動引入先進的 UML 概念，例如泛化與實作以管理使用者介面元件。此豐富的輸出透過立即提供堅實且符合規範的基礎，加速了設計流程。
第二階段：對話式優化 – 增加架構細節
初始結構雖穩固，但仍需關鍵的外部整合與安全性限制的強化。架構師使用簡單的自然語言指令，整合新的橫切關注點，並加強對敏感資料的安全防護。
優化提示：
- 新增依賴層（外部整合）：架構師需要將外部報表服務整合至資料庫層。
「新增一個名為「
報告主系統之外電子商務系統套件。此新套件必須依賴於訂單資料庫以及產品資料庫套件。
- 強制執行安全限制（橫切關注點）：為了在整個系統中統一憑證處理與加密，必須引入一個專用的安全套件。
「引入一個稱為
安全服務的全新套件，此套件必須被使用者驗證以及付款處理兩個套件明確依賴。」
效益：這展示了人工智慧快速建模架構調整並以簡單語言定義正式約束的能力，使架構師能立即驗證高階設計決策，而無需手動繪製複雜且非顯而易見的依賴關係。
第三階段：分析與文件化 – 利用最終定稿的圖示
最終定稿的套件圖示是團隊結構與風險評估的指南。人工智慧被用來直接將架構圖轉換為管理文件。
A. 產生團隊指派結構
所定義的邏輯套件可直接轉化為開發團隊中的模組化所有權。
分析提示：
「根據最終的套件圖示，產生一個團隊指派結構文件章節，列出每個高階套件（例如
產品管理,訂單處理) 並建議負責其維護和功能開發的相應開發團隊。”
優勢： 此任務將技術設計轉換為組織結構，確保代碼庫的所有權與其模組化分離相一致。
B. 識別關鍵耦合點
依賴關係會引入耦合，這是一種風險來源。AI 可以分析圖表，識別高整合複雜性的區域。
分析提示：
「分析圖表並識別 關鍵耦合套件 在
訂單處理小組中（例如訂單管理或付款處理）。解釋為何由於其內部和外部依賴關係，此套件需要最嚴格的整合測試。」
優勢： AI 正確分析了核心組件（高扇入/扇出），並生成相應的風險分析文件，明確指出 QA 和整合工作應優先著力的區域。
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