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需求代码化
需求代码化，即将软件开发需求抽象为特定的领域语言，并使用管理代码一样的方式来管理需求，追踪需求的变化 。同时，为通过新的 API 来对接版本管理系统，以可视化需求，演变为看板代码化。 它有这么一些优点： 高透明性 高自治性 不可篡改性 高安全性 这可不是区块链技术，这是需求代码化技术，【狗头】。当我们的需求变成了代码，那么我们就有了一个去中心化的看板。 需求代码化 好了，现在我们有相同的上下文，让我们回到正题上： 需求代码化，即将软件开发需求抽象为特定的领域语言，并使用管理代码一样的方式来管理需求，追踪需求的变化 。 模板化需求 最简单的模式就是采用 Cucumber 的语法，它包含了现成的语法和 IDE 支持等。对于开发人员、测试人员、业务人员也比较熟悉。 1. 需求代码化 如上。 2. 结论 参考书籍： -《软件需求与可视化模型》
1.4K10发布于 2020-05-28 - 来自专栏需求数智化管理
什么是需求条目化？详解Visual RM 需求管理平台如何实现需求条目化？
一、什么是需求条目化？ 需求条目化是指打破传统以完整文档为单位的需求管理模式，将复杂的需求文档按 “功能点、业务规则、数据要求、流程节点” 等核心要素，拆解为标准化、结构化的最小管理单元（即 “需求条目”）的过程。 二、需求条目化的优势？ ✨1. 需求质量标准化 ：打破 “千人千面” 的文档编写模式，通过条目化拆分实现需求内容的统一规范，避免逻辑遗漏、表述模糊等问题，使需求质量稳定可控，降低需求传递失真率。2. 资产复用高效化 ♻️：条目化的需求可独立入库形成资产，后续编写新需求时可直接引用、组合已有条目，避免重复开发，大幅提升需求编制效率，盘活历史需求价值。5. Visual RM 平台依托 “结构化拆解 + 智能化赋能 + 全流程管控” 的核心能力，通过以下方式高效实现需求条目化，确保拆分过程标准化、精准化：1.
35810编辑于 2025-11-26 需求结构化管理：破解企业数字化转型中的需求困境
传统以文档、任务、流程为核心的需求管理模式，已难以应对日益复杂的业务场景与快速迭代的开发需求，而需求结构化管理凭借 “线上化、结构化、资产化、智能化” 的特性，成为破解需求管理困局、推动企业数字化转型的重要路径 二、需求结构化管理的核心能力：破局的 “关键钥匙”需求结构化管理以需求内容（条目）为核心，通过线上化、结构化、资产化、智能化的协同运作，构建覆盖需求全生命周期的管理体系，有效破解传统需求管理痛点，其核心能力体现在以下方面 安徽某农信机构通过盘活需求资产库，每年节省研发成本超 200 万元；某股份制银行因需求质量提升，开发返工率从 25% 降至 8%，人力成本损耗减少 300 万元 / 年，新员工培训成本降低 40%。 金融行业对需求追溯与合规要求极高，需求结构化管理的全链路跟踪与变更留痕功能，可满足银保监会、证监会等监管机构的审计要求。 四、总结与展望需求结构化管理通过 “线上化协同、结构化拆解、资产化沉淀、智能化赋能”，解决了传统需求管理中 “需求找不到、看不懂、信不过、用不上、管不了” 的核心痛点，实现了 “业务与科技对齐、战略与执行对齐
29211编辑于 2025-11-05- 来自专栏BestSDK
全球首创API自动化测试，10大功能满足企业所有API 管理需求
eoLinker有10大特色功能： 1、免费且开源，eoLinker 拥有强大的免费产品，在过去的一年里面 eoLinker 已迭代超过 300个版本，优化近千功能点，同时秉承开源精神，提供国际化的开源产品 4、API 接口测试，支持文件、在线、跨域、自动化测试等功能。同时拥有参数构造器，可以对请求参数进行自动构造，加密、分割、随机字符串等功能一应俱全。 5、API 自动化测试，eoLinker 是目前全球唯一一款支持界面与代码双模式的自动化测试工具。 UI 界面模式下，你不需要编写任何代码即可创建数据相互关联的API 测试用例（比如注册-登录-检查登陆状况-退出登录）；同时你也可以通过编写 Javascript代码来构造复杂的自动化测试场景 10、拥有最全面的产品线，eoLinker 除了拥有线上版本之外，还提供了免费开源版本、浏览器插件、PC 端桌面程序等，可以满足企业所有的API 管理需求。
1.5K120发布于 2018-03-02 - 来自专栏终身学习者
能解决 80% 需求的 10个 CSS动画库
** 用法 只需创建一个div元素，并添加动画的名称
10.CSShake 网站地址: https://elrumordelaluz.github 原文：https://dev.to/weeb/10-of-the... 交流 干货系列文章汇总如下，觉得不错点个Star https://github.com/qq44924588...2.2K20编辑于 2022-06-15 - 来自专栏小数志
10张图带你快速了解Python岗位招聘需求
【1】有Python岗位需求的公司画像 ? 分析了薪资上下限的分布区间，从中可以看出薪资下限基本都在10W以上，且10-15W居多，最高的薪资下限在40W以上，平均薪资下限约为16W；薪资上限则基本是15—20W起步，普遍在15-40W之间且相对较为均匀 ，最低的薪资上限在10W以下（这个确实有点低了），平均薪资上限约为28W。 所以对比岗位需求词云和学历分布两图可知，能力和经验都是相比于空荡荡的学历更重要的指标。 【7】语言 ? 仅有1例要求英语，其余皆是大众需求，看来对于语言也几乎是零门槛。 【10】薪资与经验的关系 ? 基本可见：薪资与经验呈现极强的线性正相关，经验越长意味着越高的起薪和顶薪，反之亦然。 （琐事缠身，此篇无论是数据采集还是结果分析都稍显草率……）
95210发布于 2020-03-31 - 来自专栏需求数智化管理
“碎片化需求池”：Visual RM 如何以集中收集打通需求管理盲区？
当企业数字化转型进入深水区，需求管理却陷入 “碎片化” 困局—— 业务部门的即时消息、零散邮件、文档片段……这些看似琐碎的需求，如何系统化收集与管理，成为影响研发效能的关键挑战。 一、碎片化需求管理的四大核心盲区在企业研发与数字化建设过程中，碎片化需求管理易引发多环节效率损耗，具体表现为以下四大盲区，需重点关注并突破：盲区一：需求来源分散，重复提交导致资源浪费业务需求常通过即时通讯工具 ，形成结构化需求资产库。 解决方案：通过 Visual RM 构建统一需求入口，配置金融行业专属模板，实现需求标准化提交；借助 AI 智能拆解与资产库建设，推动历史需求结构化归档与复用。 成效：需求信息失真率降至 8%，项目延期率从 40% 降至 10%；跨部门沟通效率提升 65%，需求处理成本降低 20%。
26310编辑于 2025-12-01 - 来自专栏Bug Engineer
js 国际化需求 获取当前时区
做国际化相关的需求时，我们需要上传给服务器时区 ，根据时差动态转换时间 JS API中 getTimezoneOffset() 方法可返回格林威治时间和本地时间之间的时差，以分钟为单位。
1.3K10编辑于 2023-12-25 - 来自专栏用户8186044的专栏
信息化项目建设需求分析之我见
需求分析阶段属于项目前期准备阶段，主要工作是需求调研，包括需求收集、需求沟通、需求分析、需求确认等工作，最终成果就是一份完美的需求分析报告。 从项目管理的角度，输入的是甲方需求或乙方需求，工具是需求分析，需求分析用到的管理工具或软件工具很多，输出的是需求分析报告。 需求分析阶段的成果就是一份完美的需求分析报告，前期需求沟通、分析到需求最终确定下来，这些工作偏业务和技术咨询。需求分析报告是甲方公司项目立项的前提和基础。需求分析报告包括哪些内容？ 如果是甲方公司自己主动提出的需求，这种需求最能代表甲方公司的迫切需求，这种“显性需求”需要重点关注。乙方顾问不能盲目接受这种需求，因为客户提出的需求可能是无效的需求，什么是无效的需求？ 如果是乙方顾问提出的需求即隐形需求，这种需求一旦向客户提出来，就要有信心确定这种需求基本或完全满足客户需求，在需求正式向客户汇报之前，往往需要乙方顾问基于同行业、类似项目积累的经验和教训，结合客户实际情况
82020编辑于 2022-11-28 - 来自专栏需求数智化管理
用AI提升需求编制效率：需求数智化平台的「需求文档管理」功能上线啦！
AI 赋能需求文档管理，效率直接翻倍在数字化研发场景中，需求文档编制常常陷入 “从零下笔难、版本混乱多、合规踩坑险” 的困境。 Visual RM 需求数智化平台全新上线「需求文档管理」功能，依托 AI 大模型与行业知识库，打造 “创建 - 辅助 - 优化” 全流程智能工具链，让需求编制从 “耗时费力” 变身 “高效省心”，助力企业快速产出高质量需求 一、AI 需求创建：三种方式，告别 “无从下笔”无论是空白文档从零生成，还是碎片化内容整合，亦或是业务需求转技术方案，AI 都能精准适配，让需求创建一步到位！1. 拆解关键要素，弹窗提示补充背景（如 “当前开户时长 10 分钟”）、目标（如 “缩短至 3 分钟内”）、适用场景等信息；✅ 创建大纲：基于输入自动生成标准化大纲，涵盖 “业务需求→功能描述→数据规则→异常处理 AI 转化文档：打破业技壁垒，需求传递零偏差解决业务与科技 “语言不通” 的核心痛点： 业务需求转软件需求：将 “口语化需求”（如 “转账后立即发短信通知”）转化为含 “功能点、触发条件、输出结果” 的标准化软件需求
80320编辑于 2025-11-24 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
MySQL日期格式化的需求场景
各种数据库都提供了很多日期格式化的函数，MySQL就有date_format，碰巧前几天，同事问到个问题，"2025-11-01 00:01:21"的日期，怎么得到"2025-11-01 00:01:2 因此，针对上面的需求，如需得到"2025-11-01 00:01:2"，可以用这条语句， SELECT LEFT(DATE_FORMAT('2025-11-01 00:01:21', '%Y-%m-%d 可以用这条语句， SELECT date format('2025-11-01 00:01:21','%Y-%m-%d %H:%i') 可以再多想一下，"2025-11-01 00:01:2"的含义是每10
24710编辑于 2025-11-12 - 来自专栏开源治理
开源商业化：满足各方底层需求
健康的开源项目是满足使用者、贡献者、商业公司各方「名利双收」的商业化利益。 是的，开源越来越向大众化和专业化前进。 所以他们的痛点是“不能保证最大精力投入，长期免费产出没有经济回报”，需求是“名利双收”。 我认为开源项目中的两端痛点能否被解决，需求能否被满足，是决定一个开源项目能否长远健康发展的核心点。 那么如何满足双方需求呢，我认为是更好的“开源商业化”，其实之前对于开源商业化我的理解是狭隘的，我简单粗暴的认为，商业化就是让开源背后的商业公司获得商业回报，才能让开源软件走的更好，现在看来我的理解是狭隘的甚至错误 我现在认为商业化或者回报是通过专业化方式让开源软件的两端都能得到回报。 首先为了满足使用者的需求，出现了开源软件背后专业的商业公司，这些商业公司可以为使用者提供专业专业的「技术咨询」、「技术支持」、「源码解析」、「高效的 Bug 修复」、「个性化的定制开发」等等，让使用者售后无忧
53240发布于 2021-06-30 - 来自专栏兜兜毛毛
Redis 持久化（10）
持久化机制 Redis速度快，很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机，都会导致内存中的数据丢失。 为了实现重启后数据不丢失，Redis提供了两种持久化的方案，一种是RDB快照（RedisDataBase），一种是AOF（AppendOnlyFile）。 RDB RDB是Redis默认的持久化方案。 save 900 1 // 900秒内至少有一个key被修改（包括添加） save 300 10 //400秒内至少有10个key被修改 save 60 10000 //60秒内至少有10000个key RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程，频繁执行成本过高。 如果对延迟要求很高的应用，这个字段可以设置为yes，否则还是设置为no，这样对持久化特性来说这是更安全的选择。
76920发布于 2020-03-19 - 来自专栏大数据文摘
透过10亿条招聘数据看大数据职位需求
美国人才招聘市场的数据分析领先者WANTED Analytics 最近给出报告：2014年计算机系统分析师和大数据专业人才的市场需求分别增加了89.9% 、85.4%； Python 编程技能的市场需求增加了 这份报告基于的WANTED Analytics的数据库，由从150多个国家，超过10亿条非重复独立的工作招聘条组成。 要点： 过去一年内很多职业对大数据专业知识的需求急速上升。 市场上对具备大数据专长的信息技术项目经理的需求增加123.60%, 计算机系统分析员需求量增加89.80%。 ? 下图显示了2014年第4季度各行业对大数据专长的需求分布。 ? 这些岗位上需求增长最快的三项技能分别是：Python编程（96.90％），Linux（76.60％）和SQL结构化查询语言（76％） 下表列出了排名前10的技能要求： ?
75680发布于 2018-05-21 - 来自专栏机器学习养成记
不同需求下可视化图形选择(翻译)
前言 数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目开始阶段，人们需要做 探索性数据分析（EDA）来获得数据的深层信息。强大的可视化功能可以帮助人们更简洁清晰的了解数据，尤其是大量的、多维度的数据。 不同的分析与展示目的，需要选择不同的可视化图形，下图展示了不同的需求，建议选择的可视化图形。 ? 使用直方图可以帮助我们看到“更大的图景”，因为如果我们使用散点图而不是直方图，那么在可视化中可能会有很多噪音，很难看清到底发生了什么。 ? 条形图 当你试图把只有少数（通常<10个）类别的分类数据可视化时，条形图最有效。如果类别太多，条形图会很杂乱以致于理解困难。
1.4K130发布于 2018-04-10 - 来自专栏边缘计算
边缘云计算标准化需求与建议
边缘云计算标准化需求 边缘云计算作为未来云计算的重要组成部分，将云计算的能力下沉到大量不同类型的边缘节点，能够充分利用边缘节点的计算能力，同时实现中心云和边缘云的统一管理和协同计算。 通过分析目前边缘云计算的发展现状和需求，可以初步梳理出以下标准化需求： 1. 确定边缘云计算系统的基础概念、架构。 对边缘云计算的关键技术进行标准化。对已经形成模式，并广泛应用的关键技术，应及时进行标准化，防止碎片化，确保互操作性和连续性。 3. 边缘云计算的互操作性进行标准化。 边缘云计算标准化建议 依据目前边缘云生态中技术、产品、服务、应用等关键环节，结合国内外边缘云技术发展现状以及标准化需求，我们提出的边缘云计算标准化体系框架如图6所示，包括：基础标准、技术标准、管理及服务标准 随着边缘云计算的应用场景越来越多，用户需求的变化将是未来需要关注的重点。
1.3K30发布于 2019-07-03 - 来自专栏Python爬虫与数据挖掘
盘点一个Python自动化需求
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas自动化办公的问题。问题如下：各位大佬，有个小问题咨询下，想要做成这样子，怎么搞法，我用map映射的话，要输好多遍字典。 不过后来粉丝的需求修改了下，如下所示： 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下：你这个分成两部分就行了。 这篇文章主要盘点了一个Pandas自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
26010编辑于 2024-01-26 - 来自专栏活动盒子
数据中台——金融机构数字化转型的利器
形象地讲，数据中台构建的服务考虑了“可复用性”，每项服务都像一个积木，可以随意组合，灵活高效地解决前台的个性化需求。 数据驱动的数字化可以帮助传统金融机构充分了解用户需求的变化，在营销、产品、业务等方面为传统金融机构提供支持，进一步提高传统金融机构的运营效率。 从中台的海量数据中，金融机构还可能发现新的客户需求和商机，拓展新业务，实现数据创新。 3、数据服务可视化 在这个阶段，我们需要以挖掘新的业务数据需求为重点，以业务价值和业务思维为驱动，中台的人员深入到各个业务线调研和交流，了解业务数据和业务场景需求，并将需求转换为数据服务能力。 数据中台打通全域数据，解决跨部门、跨渠道的数据孤岛问题，将金融机构所有数据形成协同效应，使相关人员能够快速开发数据应用，支持数据资产场景化快速输出能力，响应客户动态需求。
1.6K50发布于 2020-04-21 - 来自专栏码农那些事！！！
Guava骚操作，10分钟搞定日志脱敏需求！
到了企业里面，你得满足客户（也就是研发人员）奇奇怪怪（也许只是一开始你觉得」是奇奇怪怪，但是实际上很合理）的需求。关注公众号：码猿技术专栏，回复关键词：1111 获取阿里内部Java性能调优实战！ Map中的key为name，name，account的value的脱敏规则分别是Name,Account,Phone Name=name Account=account Phone=phone 那先不管需求是否合理吧 不急，我们还是悠着点来，给你10分钟思量一下先。 1」分钟 ❞ 2」分钟 ❞ 「n」分钟 ❞ img 好的，我知道的，你肯定是不会思考的。 我们直接看问题。 最佳实践是根据需求和具体情况灵活应用」，或者采用第三方库实现对象克隆，如 Apache Commons BeanUtils、Spring BeanUtils 等。 上面几个方式基本上可以分为3类： 序列化和反序列化」：JDK自带的序列化（需要实现Serializable接口）；利用Gson,FastJson,Jackson等JSON序列化工具序列化后再反序列化；其他序列化框架序
49710编辑于 2023-12-13 - 来自专栏芯智讯
NAND Flash需求持续下滑，铠侠宣布10月减产30%
铠侠指出，将调整日本四日市和北上NANA Flash晶圆厂的生产，从10月开始晶圆生产量将减少约30%，铠侠会继续根据需要审查和调整营运。 市场调查及研究机构TrendForce 研究报告指出，进入第三季下旬，旺季不旺导致库存去化迟滞，NAND Flash 市场交易冻结，买方消极观望，纷纷倾向不议价，让原厂库存压力达临界点，开出破盘低价以求成交 过去两年疫情推升数字化转型需求，笔记本电脑及服务器需求快速增长，刺激了NAND Flash 消耗量快速增长，芯片厂商为了满足需求不断扩张，制程加速了128层以上NAND Flash的产出。 但随着今年智能手机及笔记本电脑订单需求大幅修正，下半年NAND Flash市况急转直下，转为供过于求。
36520编辑于 2022-10-28
腾讯云开发者
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