dubbo（2.7.3） 2.需求

有的时候博客内容会有变动，首发博客是最新的，其他博客地址可能会未同步,认准https://blog.zysicyj.top 本文介绍了 Dubbo 要解决的需求 在大规模服务化之前，应用可能只是通过 以上是 Dubbo 最基本的几个需求。 本文由 mdnice 多平台发布

AI时代：需求管理过程中如何使用AI 辅助需求分析？

一、需求启动阶段：AI 驱动需求文档高效生成，降低编写门槛需求启动阶段的核心目标是将模糊的业务想法转化为标准化文档，传统人工编写模式不仅耗时久，还易出现逻辑漏洞。 Visual RM 平台通过 “AI 生成 + 智能优化” 双功能，让需求文档编写效率提升 80% 以上，具体操作可分为三步：（一）AI 生成文档：四步引导构建需求初稿当业务人员提出初步需求方向（如 “ （一）AI 资产推荐：激活历史需求价值在需求编写或拆解过程中，平台 “资产 AI 辅助” 模块会实时提供资产复用建议，具体使用方式如下：1.全文资产推荐：当用户编写需求文档时，AI 自动扫描平台企业级需求资产库 平台 “AI 小助手” 模块提供三大功能，支撑实时协同：1. AI 全文问答：用户在需求编写或评审过程中，可随时向 AI 小助手提问（如 “新核心系统下，该需求是否需对接反欺诈系统？”） AI 全文总结：需求文档编写完成后，点击 “AI 全文总结”，AI 会生成文档概要，包括核心需求点、技术约束、验收标准等，字数可自定义（如生成 300 字精简版或 1000 字详细版），方便跨部门人员快速了解需求内容

如何有效与用户沟通收集需求并编写人类高质量的需求文档

用户需求的明确界定，为软件的功能、目标用户群体以及预期成效提供了清晰的蓝图，助力开发团队明晰项目范畴与目标，确保团队成员对项目有着一致的理解和期望。本文主要讨论如何写出一篇人类高质量的需求文档。 2、选择合适的方法2.1、开放式问题的运用开放式问题是指那些不能简单地用“是”或“不是”来回答，而是需要回答者给出更详细、更具体的答案的问题。 它是UML（统一建模语言）中的一种图形化工具，用于描述系统的功能需求和行为。2、流程图流程图是一种图形化的工具，用于描述和展示各种工作流程、业务流程或系统流程。 三、编写文档的注意事项写文档是一项涉及众多细节且需细致入微的工作。为了提高撰写质量，应当注重内容的清晰性、完整性、一致性以及持续的更新维护。 总结通过前述方法，经过深入有效的沟通，对需求进行彻底梳理，并严谨地撰写需求文档，最终可以形成一篇高品质的需求文档。

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需求不清AI也救不了

这种模式下，AI成为效率工具而非救命稻草，需求质量始终由人把控。本质差异：需求理解是AI能做的，逻辑补全是AI做不了的。这是能力边界的认知差异。 把AI当成“需求逻辑的自动补全器”是危险的幻想——当你把不清晰的需求交给AI时，AI只会用“看似合理”的内容填充空白，而这些内容可能完全偏离真实意图。 真正的解决之道不是期待AI理解模糊需求，而是在需求阶段就建立“可测试性标准”，让需求本身足够清晰、完整、自洽。 把AI当成“需求质量的救星”是危险的自欺欺人——AI不会让糟糕的需求变好,只会让基于糟糕需求的错误测试来得更快、规模更大。真正的解决之道是在需求阶段建立质量机制，让需求本身足够清晰、完整、可测试。 这种训练能保持团队的需求分析能力、测试设计能力、风险识别能力。当团队既会用AI又不依赖AI时，才真正掌握了AI时代的核心竞争力。投资需求质量提升：与其投资更多AI工具，不如投资提升需求质量。

2、博客数据库编写

文章目录 1、系统部分数据库 1.1、登陆日志表 1.2、操作日志表 1.3、网站配制表 2、权限安全部分数据库 2.1、角色表 2.2、菜单表 2.3、菜单角色关联表 2.4、用户权限表 2.5、用户信息表 COMMENT='网站配制表' ; 2、权限安全部分数据库 2.1、角色表 /******************************************/ /* DatabaseName varchar(64) NOT NULL COMMENT '用户角色id', `login_type` tinyint(1) DEFAULT NULL COMMENT '用户登录方式（1 用户名 2 NULL DEFAULT '-1' COMMENT '文章分类', `article_status` tinyint NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '文章状态（1 草稿 2 发布 3 私密 4 评论可见 5付费文章）', `article_type` tinyint NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '文章类型（1 原创 2 转载 3 翻译

AI编程：如何编写提示词

这是小卷对AI编程工具学习的第2篇文章，今天讲讲如何编写AI编程的提示词，并结合实际功能需求案例来进行开发1.编写提示词的技巧好的提示词应该是：目标清晰明确，具有针对性，能引导模型理解问题下面是两条提示词的对比 ：1）请帮我实现一个数组排序算法2）请帮我用冒泡排序算法，使用Python语言实现对输入数组的从大到小的排序很显然，第2种提示词更能准确的描述需求，也能让AI输出更准确的回答。 Tkinter2.2 AI辅助代码优化你是一位软件开发人员，根据下面需求整理优化代码：目标：提高代码可读性，发现潜在错误和问题，降低维护成本，提高开发效率代码内容：贴上实际代码2.3 AI辅助代码注释你是一名文档编写专家 提示词如下：你是一名Python专家，请编写一段代码：项目名称：贪吃蛇游戏# 要求1.输出完整的贪吃蛇代码2.果实为黄色，蛇身为黑色3.增加积分功能，每吃到一个果实加一分，在游戏面板右上角展示对于生成的 现在有了Cursor这类AI编程工具，只需要简简单单的提需求就能完成插件的制作和开发了。下面是实际开发示例，在网页上生成一个二维码，扫码可以跳转到当前页面的一个插件。

AI算法开发-dockerfile编写组件（快速编写你的Dockerfile）

BCNetV2 | 适应人工智能任务需求，BCNetV2公平搜索最适AI网络结构

然而，针对不同的应用领域和AI模型，如何从近乎无穷的可能性中，找出最适合任务需求的模型，是一个极其困难的问题。 为了解决这个问题，BCNetV2 提供了一种极其有效的思路，以建模一个公平涵盖所有可能AI模型的超网络数学模型。 从而使得所有AI模型之间形成正确的排序关系，借以挑选出适合任务需求的最佳AI模型结构。 BCNet公平训练思路和数学模型： 我们首先定义出该方法的实际需求，假设AI模型的某层网络结构有 l_i 种设计的可能性， 那么我们实际关心的是，AI模型的该层网络结构的实际剩余参数情况， 依据该种定义方式 因此，本文提出通过遗传算法，选出相对任务需求最优的AI 模型。遗传算法十分依赖于初始解的选取，相比于传统方法随机构造初始解的思路。

让 AI 辅助编写内部代码

我们分别使用 PaddleNLP 和 FauxPilot 将 CodeGen 模型代理为可通过 HTTP 请求访问的接口，并通过 VS Code 插件在 IDE 中获得与 GitHub Copilot 类似的 AI 但不论是这种方式也好，或者是 GitHub Copilot，能够辅助编写的都是通用代码，无法辅助编写内部框架或私有类库的相关代码。 这个场景可以通过对 CodeGen 模型进行微调来实现。 [4] 进行加速，最终在 VS Code 的 FauxPilot[5] 插件中，实现让 AI 辅助编写内部代码的效果。 Part1模型微调 1DeepSpeed 微调环境 DeepSpeed 依赖 PyTorch[6]，完整的环境需求可见官方文档 Requirements[7]，本文在 Docker 镜像中执行微调，使用 Part2模型转换 在通过上面的 Python 代码验证微调后的模型能力时，可以感受到需要的时间还是很长的，这个时间长到无法满足在 IDE 中即时补全代码的需求。

AI提示词要怎样编写

AI提示词概述 AI提示词就是我们跟GPT工具沟通时输入的描述信息 编写AI提示词的原则 1.简单明了，减少歧义 在工作中，我们平时向领导或老板汇报工作时，要言简意赅，精准表述，而不是啰啰嗦嗦地说出一堆跟主题无关的事情 这个提示词就有歧义，因为它本身就是不完全不确定的事情，AI也不知道主角面临的具体问题到底是什么，更不可能主角应该如何抉择。 用上面这个提示词去跟GPT沟通，GPT很快就做出了回复： 2.关键信息一定要有 提示词中一定要包含关键信息，否则GPT无法理解我们的意图。

AI智能体开发的需求分析

AI智能体（AI Agent）开发的需求分析是项目成功的关键环节，需从目标定义、能力边界、技术约束、用户场景及商业价值多维度展开。以下是系统化的需求分析框架，涵盖核心要素与实践要点。 示例：若目标是“开发一款电商客服AI智能体”，其核心价值是“降低人工客服成本，提升用户咨询响应效率与满意度”。二、定义智能体的能力边界与功能需求1. 算力需求：复杂推理任务（如多轮对话+工具调用）可能需要GPU集群，轻量级任务（如规则引擎）可部署在普通服务器。2. 七、需求文档输出（示例框架）一份完整的AI智能体需求文档通常包含以下模块：项目背景：目标用户、解决的问题、市场预期。核心功能清单：按优先级排序（如P0必备功能、P1增强功能）。 总结AI智能体的需求分析需从“解决什么问题”出发，明确能力边界（感知-认知-决策-执行）、细化用户场景（高频流程与痛点）、评估技术可行性（模型/数据/算力），并兼顾非功能需求与商业合规性。

以用户体验五要素的思路，如何编写产品需求文档（PRD）

PRD的查看对象 一般来说，PRD是写给以下几种人看的： 1.产品同事 2.运营 3.设计师 4.开发工程师 5.其他需求方(相关业务部门等) 二、围绕用户体验要素的PRD编写 为什么要说围绕用户体验要素来编写 —— 用户痛点、需求 建议这块内容，说清楚整体的问题痛点，同时也要举具体case，列举数字，如用户的使用频次，现在的花费等等。 2）用户是谁？ 模板： 1.需求背景 描述目前存在的问题，业务痛点或用户痛点（建议有具体数字、案例） 2.目标用户（为谁解决问题，用户画像越具象，问题会描述地越清楚） 3.需求目标（要解决什么问题） 4.需求收益（解决问题后能产生什么收益 2）全局说明 每期功能可能会有多个页面多个功能块，但有一些想通的地方，比如对于数据产品，数字的展现形式，保留2位小数，增加三分位符号等；对于移动端产品，一些操作方式等。 对于上述内容，可以使用Baklib创建2个站点进行记录，一个记录需求概述和产品规划部分内容；一个记录产品功能及之后的内容，这个是当前这期的事情。一个总分的结构。

Django接口新增页面编写_2（十五）

class="table table-bordered"> <label>请求方式：</label> <select class="select<em>2</em> <option>PUT</option> <option>DELETE</option> </select> <span class="select2 select2-container select2-container--default select2-container--below" dir="ltr" style= aria-hidden="true"> <label>传输协议：</label> <select class="select<em>2</em> select<em>2</em>-container select<em>2</em>-container--default select<em>2</em>-container--below" dir="ltr" style=

pm2模块编写入门

PM2 模块 PM2模块是通过PM2来安装和管理，代码可以托管在NPM中。 管理模块 管理PM2模块是非常简单的： # Install $ pm2 install <module-name> # Update a module $ pm2 install <module-name > # Install a module from GitHub (username/repository) $ pm2 install pm2-hive/pm2-docker # Force module 脚手架来引导创建模块 $ pm2 module:generate <module-name> 通过PM2来运行 $ cd <module-name> $ pm2 install . $ pm2 set server-monitoring:days_interval 2 NOTE1：这些配置都会写在~/.pm2/module_conf.json，你可以手动修改他。

pm2模块编写入门

本文作者：IMWeb zzbozheng 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 PM2 模块 PM2模块是通过PM2来安装和管理，代码可以托管在NPM中。 管理模块 管理PM2模块是非常简单的： # Install $ pm2 install <module-name> # Update a module $ pm2 install <module-name > # Install a module from GitHub (username/repository) $ pm2 install pm2-hive/pm2-docker # Force module 脚手架来引导创建模块 $ pm2 module:generate <module-name> 通过PM2来运行 $ cd <module-name> $ pm2 install . $ pm2 set server-monitoring:days_interval 2 NOTE1：这些配置都会写在~/.pm2/module_conf.json，你可以手动修改他。

BlockLever实战营日志 #2 | 产品需求梳理

这是我们研发「BlockLever」第 2 天的研发日志，前一篇日志如下： BlockLever实战营日志 #1 | 开营 Day 2 的目标是梳理出 BlockLever 第一个版本的 PRD 文档， 依然还是我和 AI 一起来完成的。 我提醒了 AI： “等等，我们不是要做资金隔离吗？那每个用户是不是都需要一个独立账户？” AI 停顿了一下，然后回应我： “你说得对，这确实是 MVP 的首要功能。” Day 2 小结：定位、语言、结构的全面重构 回顾今天，其实发生了三件意义很大的事。 第一，产品定位的转变。 最终，AI 帮我生成的 PRD 文档 其实非常详细，不仅包含了完整的功能定义、用户故事、交互流程、非功能需求，甚至还给出了“清算机制”和“账户创建”的精确计算逻辑。

《软件方法》强化自测题-需求（2）

training/slide.html） 需求强化自测题（2） 1 [ 单选题 ]患者踏进全科医生诊室，医生凭借其敏锐的观察力和多年的经验马上判断出这位患者有如下毛病：大脑有轻微血栓，龋齿，1期肺癌。 A) 血栓 B) 龋齿 C) 肺癌 D) 信息不足暂时无法判断 2 [ 单选题 ]每天17:00，工作人员使用某数据采集系统A导入收集到的数据素材（Excel文件格式），A系统解析后保存；每天24 关于需求，以下说法正确的是： A) 可以以此“可穿戴设备版本”为研究对象做需求，服务器部分作为“可穿戴设备版本”的底层设计。 B) 此“可穿戴设备版本”不是独立的系统，做需求时应该把服务器包括进来作为研究对象。 C) 可以以此“可穿戴设备版本”为研究对象做需求，需求规约里主语是执行者名称和“系统”。 D) 所描述的需求，涉众不能理解和验证。

在AI技术唾手可得的时代，挖掘新需求成为关键——某知名AI框架需求洞察

Azure使用：支持通过特定配置选项与某云服务商的AI服务集成。e.潜在新需求（1）需求1：用户希望优化JSON处理，避免HTML转义字符导致的格式问题，确保JSON数据在传输过程中的完整性。 （2）需求2：用户希望改进URL编码处理，避免在文件URL参数中错误转义特殊字符（如&符号），确保URL的正确性和可访问性。 （3）需求3：用户希望增强响应流处理能力，支持更高效的流式数据累积和处理，特别是在处理大型响应时避免缓冲区溢出问题。 （4）需求4：用户希望扩展API参数支持，包括额外的查询参数、请求体参数和响应字段，以提供更灵活的API调用选项。 （5）需求5：用户希望改进错误代码处理，确保错误响应中的代码字段正确填充，便于错误识别和处理。

AI 时代需求管理：如何用Visual RM 平台AI功能助力写好需求和智能化入库

本文将从 AI 创建需求、AI 在线编写与优化需求、AI 智能化入库三大维度，详解如何借助 Visual RM 的 AI 功能高效产出高质量需求。 生成初稿：AI 结合知识库内容填充大纲，生成包含完整业务逻辑、格式规范的需求初稿，基础编写工作量减少 80%。2. 业务需求转软件需求：AI 通过语义理解，将业务人员编写的 “口语化需求”（如 “客户希望转账后立即收到短信通知”）转化为包含 “功能点、触发条件、输出结果” 的软件需求；2. 二、AI 在线编写与优化：从 “能用” 到 “好用” 的质效飞跃 ✨Visual RM 平台在需求编写过程中嵌入 AI 辅助工具，通过 “AI 小助手” 与 “AI 内容优化” 两大模块，全方位提升需求文档质量与编写效率 AI 全文总结：文档编写完成后，AI 自动提炼核心内容，生成 “100 字以内摘要 + 关键功能清单”，帮助快速把握文档重点，尤其适用于长文档（如 50 页以上的系统需求说明书）；2.