5G的基本需求

5G在流感大流行期间被错误地强调为一个问题（目前有太多人戴着锡箔帽），它可能是持续处理这些问题的唯一现实方法。 I'm not a fan), don't help because they tend to take up an excessive amount of dedicated bandwidth. 5G

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 某银行通过该功能，需求复用率从 5% 提升至 15%，单个需求开发成本降低 25%，重复开发工作量减少 30%。（二）AI 小助手：实时协同与知识问答跨部门协同中，需求疑问的快速解答是关键。 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？”）

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

引言用户需求在软件开发领域占据着举足轻重的地位，它不仅是项目启动的基石，更是引导开发过程、评判进度及确保产品成功的核心要素。 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。 二、梳理需求的方法1、用例图用例图是一种描述系统功能和用户交互的动态视图，它通过参与者、用例以及它们之间的关系来展现系统的功能。 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。

JUnit5编写基本测试

JUnit5的测试不是通过名称，而是通过注解来标识的。 ; } } 假设（Assumptions） JUnit5的断言是包含在org.junit.jupiter.api.Assumptions中的静态方法，比如assumeTrue、assumingThat testWillBeSkipped() { } @Test void testWillBeExecuted() { } } 小结 本文首先介绍了如何使用测试类与方法，来编写一个 JUnit5的基本测试，然后介绍了如何自定义测试报告中的显示名字。 除了基本测试，JUnit5还能编写带条件的测试。

httprunner（5）编写测试用例

编写测试用例 HttpRunner v3.x支持三种测试用例格式pytest，YAML和JSON。 官方强烈建议以pytest格式而不是以前的YAML/JSON格式编写和维护测试用例 格式关系如下图所示： 图文解析： 1.postman收集的用例，curl命令行、抓包工具charles/fiddler =A40AD6AD806FBBED1033903732FFA453:FG=1; COOKIE_SESSION=86630_1_9_6_41_5_0_0_8_2_1_0_0_0_71_0_1612340974 "delPer": "0", "BD_CK_SAM": "1", "PSINO": "5" extract/validate/hooks创建极其复杂的测试用例 链式调用 HttpRunner v3.x最重要的功能之一就是支持链式调用，使用链式调用，不需要记住任何测试用例的信息，在IDE中编写测试用例时就可以智能完成

5.Web的需求 & 推导REST

在前文的基础上，本文介绍一下Web架构的需求，以及在对Web的关键协议进行设计和改进的过程中遇到的问题；以及在对基于网络应用的架构风格进行评估的过程中的领悟；结合Web的需求进而推导出REST这种架构风格 而这组期望架构属性，则正是Web所期待的需求的体现。 修正后的协议规范是根据"新的架构风格"的指导来编写的，最后通过修订后规范，开发实现它，然后进行部署。 5 总结 本篇博客在前几篇的基础上，介绍了Web诞生的目标，以及在早期发展中遇到的问题，进而推导出了其解决之道，即专门为分布式超媒体系统设计的REST（表述性状态移交）架构风格。 v=w5j2KwzzB-0 Roy T.

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。

OpenClaw 多 Agent 协作研发：5 个 AI 员工，从需求到代码自动流转

传统流程是这样的：先理解需求，然后设计架构，接着写代码，写完后自测，最后发布。 一个人要切换 5 个角色，来回跳跃，脑子容易乱。 如果每个环节都有专门的人负责呢？ 需求分析师专门写需求文档，架构师专门设计方案，开发者专注写代码，测试工程师负责验证，代码审查员把控质量。 OpenClaw 的多 Agent 协作系统，就是让 AI 来扮演这 5 个角色。 1. 、设计 API 接口 - **输出**: Markdown 格式的需求文档 ### Developer（开发者） - **ID**: `developer` - **能力**: 根据需求文档编写代码 调用 Tester： { "task": "为登录功能编写测试用例并执行测试", "agentId": "tester", "mode": "run" } 5 **结果验证**：检查子任务的输出是否完整，必要时重新执行 步骤 5：编写其他 Agent 的 SOUL.md 下面是其他 4 个 Agent 的 SOUL.md 配置内容，保存到对应的 workspace

5G网络切片及其需求

5G网络切片能够支持特定连接类型的通信服务，并以特定的方式处理该服务的控制和用户平面。 网络切片是在一个网络基础设施上提供了逻辑上独立的网络，以满足多样化的服务需求，并提供基于DC的云架构来支持各种应用场景。 使用云计算来重建无线访问，以提供多个标准的大规模连接，并实现5G所需要的运行功能的按需部署。简化网络切片服务生成、维护和终止服务，通过敏捷的网络0&M来减少运营费用。 ? 5G网络应该支持以下功能： 创建、修改和删除网络切片 定义和更新网络切片中支持的服务和功能集 配置与网络切片的UE相关的信息 配置与网络切片相关服务的信息 将一个UE分配给一个网络切片，将UE从一个网络切片迁移到另一个网络切片

解析5G安全（二）：5G安全需求

随着5G的快速建设，5G的安全问题亟待解决。解决5G的安全问题，首先要明确5G的安全需求。 因此，本文将从以下三个方面探讨5G的安全需求：增强的移动通信网安全需求、新技术驱动的安全需求和垂直行业驱动的安全需求。 1.2 三大场景对终端的安全需求 除了终端基本的安全需求外，在5G中讨论终端安全需求不能脱离垂直应用场景。5G承载着千行万业的垂直应用，如车联网、工业物联网等。 2.2 三大场景对接入网的安全需求 除了上述通用的安全需求外，5G三大场景对接入侧也有不同的安全需求，这些安全需求的差异主要体现在接入认证方面。 四、总结 2019年是5G的商用元年。在这样的背景下，5G安全愈发引人关注。5G由于其IT和CT融合的特性，其安全需求不仅包括传统移动通信网的需求，还有新型的IT技术和多样化垂直服务引入的需求。

PyQt5编写桌面程序入门

-pyqt5* $sudo apt install libqt5* 单独的PyQt5用法可以找到很多文档，也就是不拖控件直接写代码的那种，当然这样写相对麻烦，更快捷的方法就是用QtDesigner来设计界面生成 .ui文件，再用pyuic5将他转换为.py的界面文件，最后实现其任务逻辑。 这里的PyQt5也是一样，首先我们直接用Qt  Designer，编辑好界面(包括布局以及各种槽函数的配置)，然后在命令行下，用pyuic5 HelloWorld.ui -o HelloWorld.py 因此，总而言之，我们需要用到的就是python3，pycharm，pyuic5(通常集成在Qt Designer里)，以及Qt Designer。 self.pushButton_2.setText(_translate("Form", "Diy")) 他是以Ui_Form类的形式来保存界面设置的信息，显然不能直接执行他，当然也不要直接编写他

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。 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， 请针对以下代码编写相应的文档和注释代码内容：贴上实际代码2.4 AI辅助解决Bug你是一名Bug修复专家，请找出以下代码中的Bug并修复代码：贴上实际代码目标：确保代码正常运行问题：贴上实际报错问题3. 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）

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。 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。

【H5游戏】 pixijs 需求级入门

小东西快快学快快记，大知识按计划学，不拖延 最近我们有几个H5小游戏的需求，一个是人物换装，一个是红包雨，我们都是用pixijs来做的 本来主要目的是写人物换装这个H5游戏的具体实现，但是基础是要会用pixi ，需要了解基本的api 所以另起一文从需求使用角度介绍下pixi，记录下使用 pixi 踩得坑，保证能用pixi完成一个东西 本文目录 1、pixi简介 2、简单说明 3、api介绍 本文基于 pixi 操控元素（动画、按键移动 等） 只是里面具体实现的细节会有些复杂罢了，大致的流程就是这样的 api介绍 下面就来详细介绍下 pixi 的 api 了，我是以做需求的角度去介绍的，看完就能做自己的游戏了 主要分三部分介绍 容器、资源、精灵元素 不会介绍太多，主要介绍够完成一个需求的内容 1 容器 首先我们需要创建整个应用的根容器，后面所有创建的元素都需要添加进来 let app = new PIXI.Application 88%9B%E5%BB%BApixi%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%92%8Cstage 如果后期想修改整个画布的大小 app.renderer.resize(512, 512); 2 资源

typecho插件编写教程5 - 核心代码

分析一下，发布文章的时候，我们需要的信息就是当前文章的URL，我们需要想办法从contents、 class中拿到他。

Vue实战系列—头部模块编写（5）

本篇我们通过头部模块的编写，将请求到的数据渲染到模块内。 v-if="poiInfo.discounts2" 到这里今天的头部模块编写，以及数据的渲染就结束了，就以上提到的比较重要，可能需要详细了解的知识点，都在下方罗列好了。 CSS拼接 4.动画 5.gif https://cn.vuejs.org/v2/api/#transition 定义 进入 .xxx-enter   过渡开始的状态 .xxx-enter-to bulletin-detail-leave {    opacity: 1; } 调用 <transition name="bulletin-detail"></transition> vue项目的头部模块编写到此就结束了

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。

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。 五、非功能性需求（NFR）1. 性能指标响应速度：对话类智能体需在1~2秒内回复（用户体验阈值）；复杂任务（如数据分析）可延长至5~10秒。 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）。 非功能性需求：性能指标、安全合规、可扩展性。验收标准：如何定义“开发成功”（如准确率≥90%、用户满意度≥4分/5分）。 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）

可以概括为，PRD是对产品需求以实际可落地方式进行细化描述的文档。 这里面有个关键词“实际可落地”，也就意味着阅读者通过查看PRD能够大致知道需求会最终以什么样的实际形态或方式被呈现出来，而不是说看完了PRD以后，依然不知道需求会被做成什么样或者说感觉需求还只是停留在一种概念性的层面 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 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 不过，这个PRD的编写并不适于所有公司，一份完善的PRD需要花费比较多的时间，对大公司来说，对接方比较多，很有必要这样一份文档统一各方的认知；而对于创业公司，将产品快速落地投放市场进行验证更为重要，所以这个时候千万不要把时间花费到