ChatGPT加持,需求分析再无难题

简介

在实际工作过程中,常常需要拿到产品的PRD文档或者原型图进行需求分析,为产品的功能设计和优化提供建议。

而使用ChatGPT可以很好的帮助分析和整理用户需求。

实践演练

接下来,需要使用ChatGPT 辅助我们完成需求分析的任务

注意:为了方便展示,所有GPT的回复都将使用文本格式展示,以及为了避免内容过于冗长,会省略部分信息。

现在我们使用ChatGPT帮助我们生成一份 PRD 文档:

  • 提示词:请帮我针对一个论坛 web 页面生成一份搜索功能的 PRD 文档。

  • 搜索功能的PRD文档项目名称:论坛网站搜索功能增强
    版本:1.0
    发布日期:[发布日期]
    作者:[你的名字]
    1. 引言
    ...省略...
    2. 目标
    ...省略...
    3. 需求
    3.1 改进搜索算法
    当前搜索算法的改进将有助于提高搜索结果的质量。新算法应考虑以下因素:关键词匹配:算法应能够识别搜索关键词的同义词和相关词汇。
    用户历史:根据用户过去的搜索和浏览历史,个性化推荐搜索结果。
    帖子热度:考虑帖子的点击率、评论数量等因素,影响搜索结果排序。
    3.2 高级搜索选项
    为满足用户更具体的搜索需求,增加以下高级搜索选项:按作者搜索:允许用户根据帖子作者进行搜索。
    按时间范围搜索:允许用户指定搜索结果的发布时间范围。
    按分类搜索:允许用户在特定论坛板块中进行搜索。
    3.3 搜索结果页面改进
    优化搜索结果页面的布局和显示方式:结果预览:显示搜索结果的摘要,让用户更快速地了解帖子内容。
    高亮关键词:在搜索结果中高亮显示与搜索关键词匹配的部分。
    排序选项:允许用户根据相关性、发布时间等对搜索结果进行排序。
    3.4 响应时间优化
    通过以下方式减少搜索响应时间:搜索索引优化:优化搜索引擎的索引结构,加快搜索速度。
    前端优化:使用异步加载等前端技术,提高搜索页面的加载速度。
    ...省略...
    [类似网站或竞品]的搜索功能
    [技术团队]的建议和意见

    生成 PRD 文档后,可以直接让 GPT 针对于此文档进行需求分析。

  • 提示词:请帮我针对以上的PRD 的文档进行需求分析

  • 
    当进行需求分析时,你需要详细审查PRD文档中提出的各项需求,以便更好地理解每个需求的细节和影响。以下是对上述PRD文档中不同需求的分析:3.1 改进搜索算法
    目标:提高搜索结果的准确性和相关性。分析:这一需求涉及到搜索引擎的核心功能,需要进行深入的自然语言处理技术。关键词匹配的扩展需要识别同义词和相关词汇,这可能需要构建词库或使用现有的自然语言处理工具。个性化推荐需要对用户的历史搜索和浏览数据进行分析,可能涉及用户数据的隐私和安全问题。考虑热度因素可能需要一个指标系统,以衡量帖子的点击率和互动情况。3.2 高级搜索选项
    目标:支持更高级的搜索选项,满足用户更精细化的搜索需求。分析:高级搜索选项的引入将增加用户界面的复杂性,需要平衡用户友好性和功能性。按作者搜索和按时间范围搜索需要对用户界面进行设计调整,可能需要额外的用户交互步骤。按分类搜索可能涉及到论坛板块的管理和分类,需要确保搜索结果与论坛结构一致。3.3 搜索结果页面改进
    目标:优化搜索结果页面的布局和显示方式。分析:结果预览可以提供用户更多信息,但预览内容的选择可能影响用户点击决策。高亮关键词有助于用户快速定位匹配的内容,但过度高亮可能导致信息混乱。排序选项需要一个清晰的用户界面,以便用户能够方便地切换排序方式。3.4 响应时间优化
    目标:加快搜索响应速度,减少用户等待时间。分析:搜索响应时间的优化可能需要涉及后端搜索引擎的性能调优,如索引优化、查询优化等。前端优化可以通过异步加载、缓存等技术减少页面加载时间。但要注意,在优化性能时要平衡系统稳定性和性能提升。
    ...省略...

    但是从返回信息中,我们可以看出其实所谓的需求分析整体内容还是比较空洞,不同的角色在需求分析这一环节的时候,侧重点都不相同,所以为了让GPT有更好的输出,尝试在提示词中添加角色、和一些应用场景。

  • 提示词:如果我是一个测试,需要从以上的需求中提炼出来的我的测试点,请帮我提炼出来。

当从上述需求文档中提炼测试点时,你需要关注每个需求的具体细节和预期结果。以下是一些可能的测试点,可以帮助你规划测试任务:3.1 改进搜索算法
测试不同关键词的搜索结果,验证是否正确识别同义词和相关词汇。
进行个性化推荐测试,确认系统能否根据用户历史数据进行准确的推荐。
创建帖子并模拟用户交互,测试搜索结果中的热门帖子是否按照预期排序。
3.2 高级搜索选项
测试按作者搜索功能,验证搜索结果是否仅包含指定作者的帖子。
针对不同时间范围进行搜索,验证搜索结果是否符合所选时间段的帖子。
在不同分类下进行搜索,检查搜索结果是否限定在所选分类中的帖子。
3.3 搜索结果页面改进
验证搜索结果页面中的结果预览,检查预览内容是否准确反映了帖子内容。
测试高亮关键词功能,确认关键词是否在搜索结果中正确高亮显示。
切换不同排序选项,检查结果是否按照所选排序方式进行排列。
3.4 响应时间优化
进行并发搜索测试,以验证搜索响应时间是否在系统负载下仍保持在可接受范围内。
使用较慢的网络连接测试搜索页面的加载速度,确认页面是否在合理时间内加载完成。
...省略...

如果在这个过程中,对 GPT 的某个回复不够满意,还可以进一步提出要求:

  • 提示词:改进搜索算法没有考虑异常场景的测试点,请补充。

当考虑改进搜索算法的异常场景时,你需要针对一些不常见、边缘情况或错误情况进行测试,以确保系统在这些情况下能够正确处理。以下是一些可能的异常场景测试点:改进搜索算法的异常场景测试点
空搜索关键词:测试当用户提交空的搜索关键词时,系统是否能够合理地处理,而不会导致错误或崩溃。特殊字符处理:输入包含特殊字符、标点符号或表情符号的搜索关键词,验证系统是否正确处理这些情况。无结果搜索:针对不常见的关键词或不存在的关键词,检查系统是否返回适当的无结果提示,而不是错误信息。非常见词汇:测试使用非常见、生僻或不规范的词汇进行搜索,以验证系统是否能够正确匹配或建议相关词汇。超长关键词:输入过长的搜索关键词,检查系统是否能够适当截断或进行错误处理。大量搜索请求:模拟高并发的搜索请求,以验证系统在压力下是否能够稳定运行,并且搜索结果是否保持一致。多次连续搜索:连续多次提交搜索请求,观察系统是否保持稳定性,并检查是否有不良的累积效应。搜索结果一致性:针对同一关键词进行多次搜索,检查搜索结果是否在不同时间保持一致。跨语言搜索:使用不同语言的关键词进行搜索,验证系统是否能够正确处理多语言搜索。过多搜索参数:测试同时使用多个高级搜索选项,验证系统是否正确处理这些参数的组合。用户历史分析错误:模拟用户历史数据分析错误或缺失,以检查系统是否能够容错并提供合理的搜索结果。通过在测试中涵盖这些异常场景,你可以确保系统在各种不同情况下都能够稳定运行,并提供合理的用户体验。

总结

在这次实践中,我们使用了ChatGPT 提示词的以下技巧:

  1. 写清楚需求:在给出提示词的时候,我们通过添加场景、添加角色,让我们的需求更加明确。

  2. 将复杂的任务拆分为更简单的子任务:需求分析本身就是一个复杂的过程,我们需要逐步拆解,并纠正GPT的回复,引导GPT给到更多的信息。

  3. 系统的测试变化:在返回信息过程中,如果返回信息不满足需求,或者有偏差,需要测试回复信息,并予以修正。

  4. 角色扮演:在给出提示词的过程中,我们告诉GPT,需要以一个测试工程师的角色给出对应的测试点。

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大数据架构之关系型数据仓库——解读大数据架构(二)

文章目录 前言什么是关系型数仓对数仓的错误认识与使用自上而下的方法关系型数仓的优点关系型数仓的缺点数据加载加载数据的频率如何确定变更数据 关系型数仓会消失吗总结 前言 本文对关系型数据仓库(RDW)进行了简要的介绍说明,包括什么是关…

python--递归算法篇

1、给定一个包含n1个整数的数组nums,其数字在1到n之间(包含1和n), 可知至少存在一个重复的整数,假设只有一个重复的整数,请找出这个重复的数 def repeat(ls:list) -> list:#把个数超过1的数&#xff0c…

使用geneHapR进行基因单倍型分析(以vcf文件为例)

前记 在群体基因组学研究中,我们常常需要知道一些位点的变异情况,以便于根据对应的表型信息估算这些位点的效应,同时了解这些位点在不同亚群之间的变化情况。这个时候我们就需要进行单倍型分析(Haplotype Analysis),单倍型分析是研…

Spring Boot | SpringBoot 对 SpringMVC的 “整合支持“

目录: SpringMVC 的 “整合支持” ( 引入"Web依赖启动器",几乎可以在无任何额外的配置的情况下进行"Web开发")1.SpringMVC "自动配置" 介绍 ( 引入Web依赖启动器"后,SpringBoot会自动进行一些“自动配置”&#xff0…

Linux下mysql的彻底卸载

Linux下mysql的彻底卸载 1、查看mysql的安装情况2、删除上图安装的软件3、都删除成功之后,查找相关的mysql的文件4、删除全部文件5、再次执行命令 1、查看mysql的安装情况 rpm -qa | grep -i mysql2、删除上图安装的软件 rpm -ev mysql-community-libs-5.7.27-1.e…

蓝桥杯 前一晚总结 模板 新手版

《准备实足&#xff0c;冲冲冲 省一》https://www.yuque.com/lenyan-svokd/hi7hp2/hfka297matrtsxy2?singleDoc# 《准备实足&#xff0c;冲冲冲 省一》 #include<bits/stdc.h> // 包含标准库头文件using namespace std; using ll long long; // 定义 long long 数据类…

【opencv】示例-opencv_version.cpp 输出OpenCV的版本和构建配置的示例

#include <opencv2/core/utility.hpp> // 引入OpenCV核心工具库 #include <iostream> // 引入标准输入输出流库// 定义一个包含命令行参数的字符串 static const std::string keys "{ b build | | print complete build info }" // 定义参数b&#xff…

【数据结构】06图

图 1. 定义1.1 无向图和有向图1.2 度、入度和出度1.3 图的若干定义1.4 几种特殊的图 2. 图的存储2.1 邻接矩阵-顺序存储&#xff08;数组&#xff09;2.2 邻接表-顺序存储链式存储&#xff08;数组链表&#xff09;2.3 十字链表-适用于有向图2.4 邻接多重表-适用于无向图 3. 图…

设计模式代码实战-建造者模式

1、问题描述 小明家新开了一家自行车工厂&#xff0c;用于使用自行车配件&#xff08;车架 frame 和车轮 tires &#xff09;进行组装定制不同的自行车&#xff0c;包括山地车和公路车。 山地车使用的是Aluminum Frame&#xff08;铝制车架&#xff09;和 Knobby Tires&#x…

【随笔】Git 高级篇 -- 管理多分支 git rebase(二十二)

&#x1f48c; 所属专栏&#xff1a;【Git】 &#x1f600; 作  者&#xff1a;我是夜阑的狗&#x1f436; &#x1f680; 个人简介&#xff1a;一个正在努力学技术的CV工程师&#xff0c;专注基础和实战分享 &#xff0c;欢迎咨询&#xff01; &#x1f496; 欢迎大…

PyTorch环境配置问题

为什么深度学习都是用英伟达的显卡&#xff1f; 首先我们需要了解什么是CUDA&#xff1f; CUDA&#xff08;Compute Unified Device Architecture&#xff09;&#xff0c;是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。 CUDA就类似于编程语言&#xff0c;开发者和显卡通过CUDA进行交流…

Android网络抓包--Charles

一、Android抓包方式 对Https降级进行抓包&#xff0c;降级成Http使用抓包工具对Https进行抓包 二、常用的抓包工具 wireshark&#xff1a;侧重于TCP、UDP传输层&#xff0c;HTTP/HTTPS也能抓包&#xff0c;但不能解密HTTPS报文。比较复杂fiddler&#xff1a;支持HTTP/HTTPS…