Cái Sơ đồ Use Caselà công cụ lý tưởng cho giai đoạn đầu của thiết kế hệ thống, đóng vai trò như bản vẽ thiết kế để xác địnhphạm vi và yêu cầu chức năngtừ góc nhìn người dùng. Nó trả lời câu hỏi cơ bản:Hệ thống phải làm gì cho người dùng?
1. Mục tiêu: Xác định phạm vi và yêu cầu của máy bán hàng tự động
Thách thức khi thiết kế một máy bán hàng tự phục vụ là xác định rõ ranh giới của hệ thống—những chức năng mà chính máy bán hàng tự động xử lý so với những hệ thống bên ngoài (như Hệ thống Kho hoặc Cổng thanh toán) xử lý.
Mục tiêu của sơ đồ:Để trực quan xác định tất cả các Người tham gia chính và phụ, và xác định các yêu cầu chức năng cấp cao (Use Cases) cần được triển khai bên trong ranh giới Hệ thống Máy bán hàng. Điều này đảm bảo nỗ lực phát triển tập trung và hạn chế sự lan rộng phạm vi.
| Các Người tham gia chính | Các Use Case chính |
|---|---|
| Khách hàng (Chính) | Duyệt sản phẩm, Thanh toán, Xử lý thanh toán |
| Quản lý cửa hàng (Chính) | Bổ sung hàng hóa, Xem nhật ký |
| Hệ thống Kho (Phụ) | Kiểm tra khả năng có hàng |
| Cổng thanh toán (Phụ) | Xác nhận giao dịch |
2. Tạo và lặp lại sơ đồ với trợ lý AI
Ưu điểm chính khi sử dụng một trợ lý AI là khả năng tạo nhanh mô hình hình ảnh ban đầu dựa trên các yêu cầu chức năng đơn giản, và sau đó nhanh chóng lặp lại quá trình thiết kế một cách trao đổi lời nói.
Lệnh khởi tạo AI ban đầu (Yêu cầu đơn giản)
Chúng tôi bắt đầu bằng mô tả tối thiểu về các thành phần chính của hệ thống và các chức năng cần thiết. Chúng tôi dựa vào khả năng hiểu biết của AI về các thực hành tốt nhất của UML để xác định ranh giới hệ thống và các mối quan hệ.
Lệnh:
“Tạo một sơ đồ Use Case UML cho hệ thống máy kiosk bán lẻ. Người dùng chính làKhách hàng vàQuản lý cửa hàng. Các chức năng chính làDuyệt sản phẩm, Thanh toán, vàBổ sung hàng hóa. Hệ thống dựa vào mộtHệ thống kho hàng và mộtCổng thanh toán.”
Kết quả đã tạo
Cập nhật lặp lại: Tinh chỉnh mô hình
Sau khi xem xét sơ đồ ban đầu, chúng tôi nhận ra một chức năng chung quan trọng—xác thực—đã bị bỏ sót, và chúng tôi cần một vai trò mới cho hỗ trợ. Thay vì chỉnh sửa sơ đồ bằng tay, chúng tôi hướng dẫn AI thực hiện các thay đổi một cách trao đổi lời nói.
Lệnh lặp lại:
“Vui lòng cập nhật sơ đồ hiện tại:
- Thêm trường hợp sử dụng ‘Xác thực người dùng’ và đảm bảo nó là một phần bắt buộc cho cả ‘Thanh toán’ và ‘Bổ sung hàng hóa’.
- Thêm một tác nhân mới, ‘Nhân viên hỗ trợ’, người khởi tạo một trường hợp sử dụng mới: ‘Cung cấp hỗ trợ từ xa’.”
Kết quả sơ đồ cuối cùng
AI nhanh chóng cập nhật mã sơ đồ, đúng cách thêm các mối quan hệ<<include>>cho ‘Xác thực người dùng’ và đặt tác nhân bên ngoài mới ‘Nhân viên hỗ trợ’ bên ngoài ranh giới hệ thống, minh chứng cho việc mô hình có thể được tinh chỉnh một cách dễ dàng thông qua trao đổi lời nói.
3. Phân tích nâng cao dựa trên sơ đồ đã được tạo
Sau khi mô hình trực quan được tạo, trợ lý AI có thể được sử dụng như một công cụ phân tích để trích xuất tài liệu văn bản và thực hiện kiểm tra cấu trúc dựa trên mã sơ đồ.
A. Tài liệu danh sách yêu cầu chính thức
Yêu cầu AI chuyển các yếu tố trực quan và các mối quan hệ của chúng thành mộttài liệu văn bản có cấu trúcphù hợp để sử dụng cho các tài liệu yêu cầu dự án chính thức.
Lệnh phân tích:
“Dựa trên mã sơ đồ Trường hợp sử dụng Kiosk bán lẻ đã được tạo, hãy tạo một tài liệu yêu cầu chính thức. Đối với mỗi Trường hợp sử dụng, mô tả người khởi tạo chính, mục tiêu và liệt kê tất cả các phụ thuộc, bao gồm cả các Người tham gia phụ hoặc các Trường hợp sử dụng được bao gồm.”
- Lợi ích:Điều này ngay lập tức chuyển đổi mô hình trực quan thành danh sách yêu cầu văn bản chính thức, điều này rất cần thiết cho việc xác định phạm vi dự án và phê duyệt. AI đảm bảo mô tả về luồng và các mối phụ thuộc là chính xác so với sơ đồ.
B. Tài liệu phụ thuộc và tài liệu tích hợp
Sơ đồ trực quan phân biệt phạm vi nội bộ với các phụ thuộc bên ngoài (Người tham gia phụ). Chúng ta có thể yêu cầu AI chuẩn hóa danh sách này để lập kế hoạch tích hợp.
Lệnh phân tích:
“Soạn thảo một phần Tài liệu lập kế hoạch tích hợp dựa trên sơ đồ. Xác định tất cả các hệ thống bên ngoài (Người tham gia phi con người) mà Kiosk phụ thuộc vào và chi tiết các tương tác Trường hợp sử dụng cụ thể cần thiết cho mỗi hệ thống, xác định các điểm tích hợp.”
- Lợi ích:Công việc này sử dụng sơ đồ để tạo tài liệu cho đội tích hợp, xác định các API bên ngoài và các tương tác hợp đồng cần thiết để Kiosk hoạt động, đảm bảo không bỏ sót điểm tích hợp nào.
Bằng cách sử dụng trợ lý AI trong chu kỳ ba bước này—đặt mục tiêu, tạo ngay lập tức và phân tích có cấu trúc—đội dự án có thể đảm bảo sơ đồ Trường hợp sử dụng không chỉ là công cụ hỗ trợ trực quan, mà còn là nền tảng được xác nhận cho mọi công việc thiết kế và phát triển tiếp theo.
Để biết thêm thông tin toàn diện về UML và trực quan hóa được hỗ trợ bởi AI, vui lòng truy cập trung tâm tài nguyên UML của chúng tôitrung tâm tài nguyên UML.
This post is also available in Deutsch, English, Español, فارسی, Français, Bahasa Indonesia, 日本語, Polski, Portuguese, Ру́сский, 简体中文 and 繁體中文.